第5回 活動成果発表会
日時 ： 2015年9月16日(水)13時30分〜18時30分（18時30分〜 懇親会）
会場 ： 富士通 汐留シティセンター24F 大会議室

2015年9月16日
先端IT活用推進コンソーシアム
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タイムテーブル

13時30分～ ： 招待講演
『IoT/M2M技術標準化や業界アライアンス動向』
新世代M2Mコンソーシアム 理事
事業主管 工学博士 木下 泰三 様

14時30分～ ： 新・協働プロジェクト『空気を読む家』

17時15分～ ： 各部会活動トピック
18時30分～ ： 懇親会
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先端IT活用推進コンソーシアム
企業における先端ITの活用および
先端ITエキスパート技術者の育成を目的とし、社会に貢献することを目指す非営利団体
設立 ： 2010年9月8日
会長 ： 鶴保 征城（IPA顧問、HAL校長）
会員 ： 正会員（法人会員＆個人事業主）
準会員（個人会員、学術会員）
特別会員（産業技術総合研究所、気象庁、消防研究センター、防災科学技術研究所）
顧問 ： 和泉 憲明 （産業技術総合研究所 上級主任研究員）
稲見 昌彦（慶応義塾大学大学院 教授）
萩野 達也（慶応義塾大学 教授)
橋田 浩一（東京大学大学院 教授)
丸山 不二夫（早稲田大学大学院 客員教授
山本 修一郎（名古屋大学 教授)
BizAR部会顧問： 三淵 啓自（デジタルハリウッド大学大学院 教授）
川田 十夢（AR三兄弟 長男）
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3

第５期
リ
ア
ル

バ
ー
チ
ャ
ル

活動対象分野ナチュラルユーザー
コト
モノ
インターフェース

ソーシャル

人

ユーザーエクスペリエンス

IoT

AR
協働プロジェクト
コンテキストセキュリティ

コンテキスト コンピューティング

メタ

データ

クラウド コンピューティング

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Deep
Learning

活動の種類と関係性
部会のシーズ
セミナー・勉強会

部会へ
フィードバック部会
部会
部会

シニアプログラム
若手技術との交流
知見・経験の伝播

オープンラボ
スキルと知見の伝播

部会のノウハウを展開

プロジェクト
部会横断・外部との連携

発表会・シンポジウム
部会・プロジェクトの成果を発信
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IT女子プログラム
女性の活躍を支援【招待講演】『IoT/M2M技術標準化や業界アライアンス動向』

新世代M2Mコンソーシアム 理事
株式会社日立製作所 情報・通信システム社
ITプラットフォーム事業本部 IoTビシネス推進統括本部

事業主管 工学博士 木下 泰三 様
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※Wifi/Bluetoothの切断をお願いします【協働プロジェクト】 空気を読む家
協働プロジェクト立案WG
クラウド・テクノロジー活用部会
コンテキスト・コンピューティング研究部会
ビジネスAR研究部会
ユーザーエクスペリエンス技術部会
ナチュラルユーザーインターフェース活用部会
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アジェンダ
1. 新協働プロジェクトの全体概要とコンセプト
2. マンガ駆動開発による全体シナリオ説明
3. デモ
4. 空間OS説明
5. 玄関前人認証技術
6. 家電制御
7. 空間OSと集合知
8. 今後の活動計画
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8

新協働プロジェクトの全体概要とコンセプト

協働プロジェクトリーダー 松山 憲和
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協働プロジェクト

UX技術部会

協働プロジェクト
ビジネスAR研究部会

クラウド・テクノロジー活用部会
第一弾

NUI活用部会

コンテキスト・コンピューティング研究部会

2011年～：Project LA (Leads to Action)
2015年6月15日：最終報告書を公開

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先端ITへの取り組み（１）Cloud Computing
IoT/M2M/CPS
AI(MachineLearning/DeepLearning)
Robot
Arduino/Raspberry Pi
センサー/アクチュエータ
自然言語処理パターン認識電子署名

OpenCV
MQTT
AR
Natural User Interface
Wearable Devices
Digital Gadget
User Experience Design
Service Design
集合知/社会知能：Reserved.
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先端ITへの取り組み（２）コンテキスト コンピューティング（コンテキスト・コンピューティング研究部会）

空間OS（ビジネスAR研究部会）

マンガ駆動開発（ユーザーエクスペリエンス技術部会）
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新しい協働プロジェクトを検討
日常生活に
役立つもの

部会活動

暗黙知の
形式知化

社会問題に
トライ

コンセプト
テーマ

人と機械の
協働

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先端ITに
チャレンジ

活動意義

ハードウェア&
ソフトウェアコンセプト/テーマ検討

現在
公共の場
交通機関
仕事場
Backcast
飲食店家
コミュニケーション：

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未来
超高齢化社会
介護/子育てシンギュラリティ
東京オリンピック
超リアルバーチャル会議：

『家』における価値の導出
第1回合同部会（2014年12月12日）
KA法を使ったワークショップを開催
家の中で、どんな課題とその課題が解決することにどんな価値を感じるかを分析

出典：千葉工業大学工学部デザイン科学科 安藤研究室ノート
http://andoken.blogspot.jp/2011/11/ka.html
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抽出された『家』における価値

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テーマ名

家読空
む気
を
Context-Aware House?
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『空気を読む家』コンセプト検討
第2回合同部会（2015年2月26日）
アイディアシートを使ったワークショップ『空気を読む家』のイメージを具体化
家の中の場所毎に、どんな課題が、どんな方法で解決されるかを
グループディスカッションし、『空気を読む家』のイメージを具体化

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『空気を読む家』実現イメージ

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『空気を読む家』コンセプト
居心地の良さを考えて、実現する家

空気を読む家は、私たちに必要なことを考え、それを実現する家。
赤ちゃんが泣いていたら、お父さんお母さんは何故泣いているのかを考え、ケガをしていないか確認して、オムツを替えたり、ミルクをあげたり、あやしたりします。お父さんお母さんは、赤ちゃんに対して常に目を配り、微妙な変化を読みとります。赤ちゃんにとって、お父さんお母さんは、安心できる、居心地のいいところです。
家は私たちを守る、居心地のいいところです。空気を読む家は、
私たちが泣いている時に私たちが笑えるように手助けをします。
お父さんお母さんが赤ちゃんに何故泣いているのか説明を求めないように、空気を読む家も私たちに説明を求めません。私たちの行動を見て、世の中の知恵を取り入れて、空気を読む家は私たちといっしょに成長し、変化します。
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• 居心地が良くなる

•家電
•住宅設備
•ロボット
• ：
•センサー
•カメラ
•マイク
• ：

空間
• 行動を分析
し、居心地
の良さを定
•CC
義する
機械学習
• 何をすると •DeepLearninｇ
• ：
居心地が良
くなるか

OS

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•時系列DB•RDF•SPARQL• ：• 感情、状況を取得する• 家の中だけではなく、家の外の出来事も含めて『空気を読む家』の建て方

一つずつ部屋を建てていきます『玄関』から建て始めました（本日ご紹介）
大黒柱（空間OS）は、最初、細いです
今後、段々太く（機能拡張）していきます
利用シーンや機能は、UXデザイン手法
当然、『マンガ駆動開発』
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マンガ駆動開発による全体シナリオ説明
ユーザーエクスペリエンス技術部会

サブリーダー 原 孝治（ドリームIT２１）
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協働プロジェクト
リ
ア
ル

バ
ー
チ
ャ
ル

ナチュラルユーザー
コト
モノ
インターフェース

ソーシャル

人

ユーザーエクスペリエンス

IoT

AR
協働プロジェクト
コンテキストセキュリティ

コンテキスト コンピューティング

メタ

データ

クラウド コンピューティング

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Deep
LearningCopyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

25

マンガ駆動開発とは関係者全員がユーザー経験を意識しながらプロダクトを開発する
ための、新しい開発プ
ロセスです。
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26

マンガ駆動開発の3つのステップ
９つのフェーズ
キャラ
づくり

取材

分析

キャラ

シナリオ
づくり

プロット

ネーム

マンガ

モノ
づくり

寸劇

実装

評価

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27

マンガ駆動開発と他のプロセスの比較
マンガ駆動開発
取材

キャラ
づくり

分析
キャラ

他のデザインプロセス
ペルソナ
エンパシーマップ
カスタマージャーニーマップ
ロケハン
ユーザーモデリング
ステークホルダ
ビジネスモデルキャンバス

プロット

シナリオ
づくり

ネーム
機能を抽出する
マンガ
寸劇

モノ
づくり

実装 開発への適用（実装）評価

課題、アイデアのグルーピング
シナリオ
ストーリーボード
のびたの一日出てくるドラえもんの道具

アクティングアウト（寸劇）アジャイル開発プロセス
ウォーターフォール
要求定義
要件定義

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マンガ
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マンガが表現するもの

マンガ駆動開発におけるマンガは、
こういう要素を表現していますCopyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

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背景・利用シーン

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背景・利用シーン

ユーザーがどういった状況でシステムを利用するかということを表現します。
単に物理的な環境だけでなく、利用に至ったコンテキストも表現することが出来ます。
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ユーザー

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ユーザー

ユーザーの服装、年齢、職業などを、文章で明示することなく表現することが出来ます。

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感情・考えCopyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

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感情・考えユーザーの感情、その時の考えを表現します。

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デバイス

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デバイス

デバイスがどういったものなのかを表現します。
ここでは、ユーザーインター
フェースは表現しません。簡単な外観で記述します。
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マンガ駆動開発のマンガ
背景 利用シーン感情

デバイス ユーザー

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考え

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ストーリーボードとの比較

マンガ駆動開発のマンガと、一般的なストーリーボー
ドを比較してみま
しょう。
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40一般的なストーリーボード
震度5の地震。かなり揺れます。

揺れる～取り敢えず机の下に隠れよう

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マンガ

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比較

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マンガを使用すると• 利用シーンがわかる• 感情表現ができる• ユーザーを想像できる• 絵を描くのは時間がかかるということであれば、マンガ作成ツールが便利• 画面を表示しないことで、抽象度の高い要求を表現できる• 画面を表示しないことで、センサーなどの、NUIの利用を表現できる
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マンガを使えば、UXをキーにして、開発をすることができるのではないか

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AITC 協働プロジェクト

空気を読む家Copyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

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『空気を読む家』コンセプト
居心地の良さを考えて、実現する家

空気を読む家は、私たちに必要なことを考え、それを実現する家。
赤ちゃんが泣いていたら、お父さんお母さんは何故泣いているのかを考え、ケガをしていないか確認して、オムツを替えたり、ミルクをあげたり、あやしたりします。お父さんお母さんは、赤ちゃんに対して常に目を配り、微妙な変化を読みとります。赤ちゃんにとって、お父さんお母さんは、安心できる、居心地のいいところです。
家は私たちを守る、居心地のいいところです。空気を読む家は、
私たちが泣いている時に私たちが笑えるように手助けをします。
お父さんお母さんが赤ちゃんに何故泣いているのか説明を求めないように、空気を読む家も私たちに説明を求めません。私たちの行動を見て、世の中の知恵を取り入れて、空気を読む家は私たちといっしょに成長し、変化します。
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• 居心地が良くなる

•家電
•住宅設備
•ロボット
• ：
•センサー
•カメラ
•マイク
• ：

空間
• 行動を分析
し、居心地
の良さを定
•CC
義する
機械学習
• 何をすると •DeepLearninｇ
• ：
居心地が良
くなるか

OS

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•時系列DB•RDF•SPARQL• ：• 感情、状況を取得する• 家の中だけではなく、家の外の出来事も含めて第１回 合同部会
家の中でどんな課題があり、その課題が解決することにどんな価値を感じるかをKA法を使ってワークショップ

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4第２回 合同部会
ゴール：『空気を読む家』とは？コンセプト
進め方：家の各部分毎に『空気を読む家』でどんなことが実現されているか？
アイディアシートを使ってグループ
ディスカッション

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5

空気を読む家とは？

空気を読まない家とは？

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空気を読まない家
例えば）掃除という機能について要求
出かけている間に、掃除をしておいて欲しいCopyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

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空気を読まない家
実装①最後に家を出る人が、Roombaのスイッ
チを入れる② Roombaのタイマーをセットして、通常家にいない時間に動くようにする

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空気を読まない家①最後に家を出る人が、Roombaのスイッチを入れる→忙しい朝に、面倒くさい→忘れることもある② Roombaのタイマーをセットして、通常家にいない時間に動くようにする→必ずしも家にいないとは限らない→イレギュラーのたびにタイマーをセットしな
ければいけないCopyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

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空気を読む家
空気を読む家だったら、
例えば、出かけている間に、掃除をしておいて欲しいという要求をそのまま実現してくれるのでは？
ライトやドアの制御も、直接的なサポートをしてくれるのでは？

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取材
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インタビュー
・玄関の施錠しますか
玄関を出ていく時に必ず施錠する
家に誰もいない場合にだけ施錠する
家に誰もいなくても施錠しない
・家にいる時に玄関は施錠されているか玄関を施錠している
施錠していない
・鍵は誰が持っている家族が一人一個持っている
子供には持たせない・傘はどこにおくか
玄関の外に置く
玄関に中（傘立てなど）に置く
レインコートなので、傘は使わない
傘やレインコートは浴室で干す・履物
下駄箱はある
靴で溢れている
普段使う靴は外に出しておく
夫の占有割合は、10％しかない
ガレージの代わりの荷物（自転車用品など）が入れてある
玄関に自転車がおいてある

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57

分析
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58

エンパシーマップ

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欲していること
家族の安全 / 健康
家族とのコミュニケーション
時間に余裕を持ちたい
快適な家

見えるもの
自宅
家族
駅、電車、広告
スマホのニュース
事務所、同僚
学校の連絡帳、学校の案内恐れていること
家族の安全を脅かすもの（強盗、泥棒、火事、災害など）
時間を守れないこと（遅刻したくない）
いろいろな情報を入手できない
仕事が忙しくなって
家族と一緒の時間が取れない
聞いていること
地域の防犯状況
子供に絡んだ犯罪
事故ニュース
子供の学校の様子言っていること戸締りしたか
片付けなさい
門限守れ
宿題やったか
外出先を伝えろ
時間を守れ
知らない人についていくな
していること
戸締り
早起き
掃除、整理整頓
地域活動 / ボランティア

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60

カスタマージャーニーマップ

・玄関に入る場合
・玄関から出る場合
・在宅中

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61

カスタマージャーニーマップ

アクティビティ
インタラクション

感情の起伏

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玄関に入る
玄関の前

玄関の中

外出先から玄関に到着

ドアを締める

鍵をカバンから取り出す

鍵を締める

鍵を挿す

玄関のあかりを付ける

鍵を回す

ただいまと声をかける

家に入る

荷物を置く

部屋の中

靴を脱ぐ
玄関のあかりを消す
荷物を持って部屋に入る
ホッとする

足元が暗いので不安

鍵探す（出す）の面倒だな

暗い中であかりのスイッチを探すのが大変

玄関が暗い（夏場は虫が集る）

狭い玄関で靴の脱ぐのが不便

鍵穴に鍵を挿すのが面倒

玄関が狭い

鍵を開けるのが面倒

靴が並んでいない

両手に荷物を持っている時にドアを開けにくい
雨だと玄関の中が濡れるがいや

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課題抽出

玄関に入る場合

不安
自分・鍵を回す方向がどちらか忘れる。
・家の中に知らない人がいるかもしれないという不安
・鍵が開けた時に開けた感触がなく、戸締りをしたか不安・電子錠のドアのバッテリーが切れているか不安
・暗証番号が見られていないか不安になる
家族
（なし）
他人
（なし）
不便
自分
・買い物して、両手が塞がっててる状態で鍵が開けられない・鍵穴が見えなくて、鍵が挿しにくい・カバンの中から鍵を探すのが面倒
家族
・家族が鍵を忘れて、帰ってきた際に鍵が開けられない
他人
・ドアが開くまで待たされる

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課題抽出

家の中にいる場合

不便
自分・取り込み中(お風呂、歯磨きなど)に来客があり、あたふたしてしまう
セールスや勧誘で応対する必要がなかった
必要な客なのに出れなかった。
・インターフォンがなっても気づかない
・インターフォンがなっても、誰かが出るだろうと思い出ない。
・応対したくない客に対して、家にいるかどうか、わからないようにしたい・春、花粉を入れたくない
家族
・家族が外出している時にドアチェーンをかけることができない（自分が寝てしまう）
他人
・友人の家を訪問した時、留守番をしているので、外出できない
不安
自分
・誰が帰ってきたのか、誰が出て行ったのかがわからない
・靴の臭い(カビ)を気にしている。来客者にとって大丈夫？
来客者が心地よい感じ
靴の整理、収納、天気に応じて靴の出し入れ
家族・知らないうちに出て行くための門限
小さい子ども、お年寄り
他人（なし）
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課題抽出

自分の玄関から出る場合

不安
自分・鍵が施錠されたか、どうか不安なので、再度 施錠を確認する
・鍵を回す方向がどちらか忘れる。
・忘れ物があったら教えてほしい
家族
・家族に戸締りをして外出するようにお願いした時にちゃんと施錠されているか不安
他人
（なし）
不便
自分
・鍵を開けなければいけない
・鍵を閉めなければいけない
・鍵をカバンから探す必要がある
家族
（なし）
他人
（なし）

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課題抽出 外出中
不安
自分・防犯を強化したい。
・不在であることを知られたくない（在宅しているかのように見せかける。旅行中）
・鍵をかけたか不安になる
・鍵をなくすと大変
家族
・何時帰宅するのかわからないので、施錠していいかわからない
ペット
・ペットの出入り
他人
（なし）
不便
自分
・不在時に宅配の荷物が受け取れない・鍵を持ち歩くのが邪魔、紛失する不安
家族
（なし）
他人
（なし）

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67

キャラ
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68ユーザーモデリング

ペルソナ

名前
：電脳 太郎
性別
：男性
年齢
：40歳
職業
：IT企業のプロジェクトマネージャー
家族：妻38歳(リカ)/長男小3(翔)/長女小1(凛)潜在ニーズ ：子どもとのコミュニケーション
遠距離通勤：1.5時間（電車）その他•持ち家•電車、駅と自宅・会社は徒歩10分•混雑を避けたいが、遅刻はしたくない•時間に余裕をもちたい•情報を能動的に取得する•スマホアプリを使いこなす•通勤時間を有効活用したい（電車の中は自由）•天気が気になる（雨を避けたい）
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69

プロット
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70

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71

マンガ
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72

Copyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

73

Copyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

74

Copyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

75

Copyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

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Copyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

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Copyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

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Copyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

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Copyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

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81

Copyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

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Copyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

83

Copyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

84

デモ※Wifi/Bluetoothの切断をお願いします

荒本 道隆（アドソル日進株式会社）
岡村 和英（株式会社テクリエ）
神野 昌和（富士通株式会社）
菅井 康之（株式会社イーグル）中川 雅三（日本総合システム株式会社）
吉田 光輝（日本ユニシス・エクセリューションズ株式会社）
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デモシステム概要
屋外

屋内
室内灯

玄関扉

掃除機

空間OS
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玄関照明

空間OS説明
ビジネスAR研究部会
リーダー
大林 勇人（株式会社NTTデータ経営研究所）
サブリーダー 中川 雅三（日本総合システム株式会社）
サブリーダー 吉田 光輝（日本ユニシス・エクセリューションズ株式会社）
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なぜ、空間OSなのか2015年9月16日
先端IT活用推進コンソーシアム
ビジネスAR研究部会 リーダー
株式会社NTTデータ経営研究所 大林勇人

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でも、このままでは…
提供者側の都合第一で、ユーザーの利便性は二の次となる可能性が、極めて大何が大変だったって、ユーザー登録ですよ。どのデバイスも、自社アカウ
ントの作成を要求するんですもの。
歯ブラシ1つ、コップ1つごとに、別個のユーザーアカウント作って、ログイン
して、ペアリング（接続）して・・・
リフィル（消耗品の補充）とかある
製品は、クレカ登録もしないといけないんですよね。18回ぐらいクレカ
登録しました。

接続設定もデバイスでタッチするだけのものから、長押ししろとか、蓋の裏のID入力とか、SMSで4桁
認証番号きたりとか・・・
もう全部違うんでうすね。デバイスによっては更にWifiとの接続設定もあったり。いやぁ、セットアップは1日じゃ全然無理ですね。覚えきれないので説明書も全部捨てられません。

出典：fladdict「スマート家電が実現する素敵なディス☆トピア」（http://fladdict.net/blog/2015/06/iot-distopia.html）
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89まさに、「ディストピア」
・・・
1. 鍵アプリ
2. 照明（LED）アプリ
3. 照明（蛍光灯）アプリ
4. コーヒーメーカーアプリ
5. 電子レンジアプリ
6. 湯沸かし機アプリ
7. C○○kpad対応の冷蔵庫アプリ
8. C○○kpad対応のオーブンアプリ
9. C○○kpad対応の電気コンロアプリ
10.C○○kpad対応の皿洗い機アプリ
11.C○○kpad対応のミキサーアプリ
12.炊飯器アプリ
13.ポットアプリ
14.洗濯機アプリ
15.C○○kpad純正のキッチンセントラル
16.お風呂アプリ
17.体重計アプリ
18.フォトフレームのアプリ
19.スマート絵画サイネージのアプリ
20.スマート・スピーカーのアプリ
21.オーディオ制御アプリ
22.トイレの糖尿病と癌マーカーのチェックアプリ
23.電動歯ブラシの健康トラックアプリ
24.洗面所ミラーの健康トラックアプリ
25.空気清浄機と空気汚染度トラックアプリ

26.加湿器と温度湿度アプリ
27.エアコンのリモコンアプリ
28.お風呂沸かすアプリ
29.床暖房アプリ
30.マッサージマシンのリモコンアプリ
31.車の倉庫あけるアプリ
32.安眠用スマートまくらアプリ
33.ベッドランプ用アプリ
34.スマートチェア用アプリ
35.SEC○M用アプリ
36.掃除機のフィルター交換通知アプリ
37.スマート・サーキュレーターのアプリ
38.スマート・アロマのアプリ
39.Buffal○の赤外線リモコン統括アプリ
40.H○meKitのセントラルアプリ
41.G○○gleのWeaverのセントラルアプリ
42.PANAS○NICのTVリモコンアプリ
43.サムソンのTVリモコンアプリ
44.HD レコーダーアプリ
45.BD プレイヤーアプリ
46.オーディオアプリ
47.PANAS○NIC製品しか動かないホームセントラルアプリ
48.S○NY製品しか動かないホームセントラルアプリ
49.T○SHIBAしか動かないホームセントラルアプリ
50.S○NYとPANAS○NICとT○SHIBAが共同開発した微妙なホームセントラルアプリ

出典：fladdict「スマート家電が実現する素敵なディス☆トピア」（http://fladdict.net/blog/2015/06/iot-distopia.html）
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90これが、来るべき未来なのか…
笑いごとではありません！
iBeaconっていうんですか。あれ実は部屋に10個もあるとまともに動かないんですよね。
検知できなくなる。そういうこと誰も教えてくれないんですよね。家電の説明書とかみても「部屋にスマート家電が5個以上あると動かなくなります」みたいの書いてないんですよ。

このエアコンと電灯ね。専用のアプリを立ち上げると・・・ね？「ネットワークに繋がりません」ってでるでしょう？ サービス終わっちゃったんですよ。メーカーが撤退して。もちろん取り替え
ようとしましたよ。でもね、見積もりとったら交換に600万円もかかるって言うんですよ・・・
たかがエアコンと電灯ですよ。それが600万。

今おもえば、Internet of the Things（モノのネット化）ブームってなんだったんでしょうね？
蓋を開けてみればInactivation of Things（モノが動かない）ですよ。初期の家電は全滅。
高価格で高付加価値と、賞味期限の短いITのミックスは最悪ですね。こんなことなら中華の安い家電を定期的に買い換えるほうが、最新環境をキープするにはベターですよ。

いっぽう、奥さんはアナログ運用で問題をスマートに解決した。

出典：fladdict「スマート家電が実現する素敵なディス☆トピア」（http://fladdict.net/blog/2015/06/iot-distopia.html）
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91

「ディストピア」を避けるため

我々は立ち上がり、「空間OS」をつくりはじめた

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92

空間OSとは• ある場所（空間）にあるデバイスと人を総連携させるしくみ。
– AITC ビジネスAR研究部会で開発中
現状：• 要件の検討• 実装実験（ほんのすこしずつ）• まずは四畳半くらいの空間から考える

目標：• 実証プロトタイプ• できれば本物へ
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93

総連携とはI. 異なる分野・メーカーの連携
II. 人と機械の連携
III. 現在と未来の連携

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94

Ⅰ．異なる分野・メーカーの連携• コネクテッド○○
 サービスの自由な組みあわせや乗り換えができない

誰も何もしない • ヘルスケア
 行政や個人、異なる分野の企業が参加しにくそう
未来…
• 新発明
 良いデバイスができても普及せずに消えていく• ユーザーが、自分の持ち物や使いたいものを自由に活用できる空間OSのある• 新しいビジネスが生まれる機会をつくる
未来！
• ITを使い切って幸福・省資源・省エネといった
QOL社会、一流の文明国を実現する
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95Ⅱ．人と機械の連携• サービス対象は「ユーザー本人」だけ
誰も何もしない未来…

 スマホのような機器・サービスが使える高リテラシーな人のみが対象 ユーザーの周りの人が対象外• 「例外」は切り捨て
 機械に処理できないことは避ける 汎用的なセキュリティのために利便性が犠牲になる• ITデバイスが人と連携したり、人同士の連携をITが助けたりする
空間OSのある未来！

 例えば、高齢者の生活にかかわる人たちの連携を助ける家族、ご近所、宅配業者、かかりつけ医師、行政サービス、
ボランティア…

 個人の情報や機器を公共利用（本人が許す範囲で）
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96Ⅲ．現在と未来の連携• バージョンアップ、製造中止、事業撤退で誰も何もしない未来…

 デバイスが使えなくなる 情報（記録、歴史）が失われる
 ノウハウが失われる• 今のITは、「一生」「代々」は使えないリスクを抱えている• 情報資産の断絶を防ぐ
空間OSのある• 情報を蓄積しながら活用する
未来！
• ITデバイスの「寿命」を伸ばす
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97

引き続き、アーキテクチャの説明とプロトタイプのデモを行います。

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98空間OSの実装
2015年9月16日
先端IT活用推進コンソーシアム
ビジネスAR研究部会
日本総合システム株式会社 中川雅三

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アジェンダ
現状： モックアップ的実装を作成中→ 「できている・こうしたい」とりまぜて発表します

1. 空間OSとは– プログラマの視点で、BIOSレベルの現状を

2. 空間OSの実装– どうしてそういう設計なのか

3. モックアップによるデモ– こんな感じです
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1001.空間ＯＳとは

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1011.空間OSとは• 様々なデバイスを連携させる「メタOS」
空間OS

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1021.空間OSとは• 様々なデバイスをつなぐ
人認識
人認識
人認識

警備
サーバ

空調連携
空調連携
空調連携

監視カメラ

空間OS
サーバ

エアコン

人認識
人認識
門番

空気を読
むサーバ

ドアロック

人認識
人認識
執事

デバイスは自律している- 万一空間OSが停止してもミッションを遂行- いつでも設置・撤去可能
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ロボット

103

1.空間OSとは• 空間OSアプリケーション（アプリ）の構成例
窓・ドア

センサ
ロボット

家電
スマホ

宅配
介護

他の空間OSアプリ

空間OSサーバ空間OS空間OS API
門番

空気を読むサーバ

ハウスキー
ピング

…

空間OSアプリ

従来のOS
メモリ
CPU

HDD
SSD

HID

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ネット
ワーク

104

1.空間OSとは• アプリケーションからみた空間OSの機能
情報取得・登録

操作（機器・サービス）
アプリケーション

イベント受信空間OSサービス提供Copyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

1051.空間OSとは• 動作例：お父さんが帰宅するとドアが開く
玄関
カメラ

映像
玄関映像
玄関にお父さん

空間
OS

人認識

お父さんが玄関
玄関開けてね

門番

開錠
ドア
ロック

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1061.空間OSとは• 空間OS上のアプリケーションとは
センシング

温度、監視カメラ、マイク、kinect、…

制御

照明、エアコン、ドアロック、ロボット…

分析と判定

顔認識、ジェスチャ認識、行動追跡、…

判断と実行

空調、警備、執事、…

社会との連携運用連絡、発注、緊急通報、…

オーケストレーション

空気を読む家

デバイス
ドライバ的

いわゆる
アプリ的

OSの
要素的

まだ作り方はわからない….
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1071.空間OSとは• 様々な汎用サービスをマッシュアップする
人認識
人認識
人認識

警備
サーバ

空調連携
空調連携
空調連携

監視カメラ

空間OS
サーバ

エアコン

人認識
人認識
門番

空気を読
むサーバ

ドアロック

人認識
人認識
執事

デバイスは役立ちそうな機能を公開する

ロボット

例： 警備サーバは警備するだけでなく、顔認識機能を他のプログラムへ公開している
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108

2.空間ＯＳの実装
・LODの適用
・LODの拡張

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109

2.空間OSの実装
・デバイス・人をまたぐ連携
・業界・メーカー・世代をまたぐ連携・時刻・時代をまたぐ連携

・LOD(Linked Open Data)の技術を適用
・LODを拡張

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1102.空間OSの実装 LODの適用• LODとはウェブ上でコンピュータ処理に適したデータを公開・共有するための技術の総称(Wikipedia)– あらゆるデータの識別子としてURIを使用する。
– 識別子には（URNや他のスキームではなく）HTTP URIを使用し、参照やアクセスを可能にする。
– URIにアクセスされた際には有用な情報を標準的なフォーマット（RDFなど）で提供する。
– データには他の情報源における関連情報へのリンクを含め、ウェブ上の情報発見を支援する。

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111

2.空間OSの実装 LODの適用• RDF(Resource Description Framework)とは– ウェブ上にある「リソース」を記述するための統一された枠組み(Wikipedia)– 語彙を決める方法が標準化されている– 任意のデータ構造をグラフで表現する

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112

2.空間OSの実装 LODの適用• RDF表現のメリット– 任意のデータ構造を表現できる• あらゆる分野と未来のニーズに対応できる• メタデータも格納できる– 標準語彙を定め、進化させることができる• どこでも、どの時代でもつながる– ローカルな方言をつくることができる• 多様性に対応できる– 外界の情報も同じしくみ（LOD）で取得できる• 世界の情報をシームレスに使える
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113

2.空間OSの実装 LODの適用• SPARQLとは– RDFストア（RDF情報を集積したデータベース）の検索・操作言語
PREFIX : <http://bizar.aitc.jp/ns/fos/0.1/>
SELECT ?name ?devname
WHERE {
?room :場所 :会議室 .
?room :在室 ?p .
?p :名前 ?name
会議室にいる人の持っているモバ?dev :持主 ?p .
イルデバイスの機種名を集める。
?dev :機種名称 ?devname .
}Copyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

114

2.空間OSの実装 LODの拡張• LODに不足している機能

実世界とのリアルタイム連携– リアルタイムに状況を共有する– デバイスを動かす– 許可された検索や操作だけを実行する

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115

2.空間OSの実装 LODの拡張• 不足している機能を追加したLOD ＝ 空間OS
拡張SPARQL
・動作指示
・アクセス制御

RDFストア(LODのしくみ)

アプリケーション
現在値ブローカー
・即時配信
・RDFストアへ反映
・時系列記録Copyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

時系列ストア116

2.空間OSの実装 LODの拡張• SPARQLによる「動作指示」
実行指示例：
非常通報デバイスへ
通報する。

動作例：
・メール送信・音声「助けて」
・コンソール表示

PREFIX : <http://bizar.aitc.jp/ns/fos/0.1/>
PREFIX ha: <http://bizar.aitc.jp/ns/fos/0.1/人間API/>APPLY {
CONSTRUCT{:依頼 :動作 ha:非常通報 .
:依頼 :説明 “居間で誰か倒れている" .
:依頼 :詳細情報 ＜http://.. ＞ .
:依頼 :結果報告 ＜http://.. ＞ .
}CONSTRUCT{:依頼 :宛先 ?url .
}WHERE {
?dev :管轄 :宅内 .
?dev :機能 ha:非常通報 .
?dev :エンドポイント ?url .
}}Copyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

1172.空間OSの実装 LODの拡張• アクセス制御– RDFで許可情報を表現– 拡張SPARQLがチェック
PREFIX : <http://bizar.aitc.jp/ns/fos/0.1/>
PREFIX ha: <http://bizar.aitc.jp/ns/fos/0.1/人間API/>SELECT ?c ?pr ?ob
WHERE {
?room :場所 :ここ .
?room :在室 ?p .
?c :主人 ?p .
?c ?pr ?ob .
}ＳＰＡＲＱＬで許可チェックを記述すると…

PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX acc: <http://bizar.aitc.jp/ns/fos/0.1/accesscontrol/>
PREFIX : <http://bizar.aitc.jp/ns/fos/0.1/>
PREFIX ha: <http://bizar.aitc.jp/ns/fos/0.1/人間API/>SELECT ?url
WHERE {{
?room :場所 :ここ .
?room :在室 ?p .
?c :主人 ?p .
?c ha:テキストメッセージ ?url .
}OPTIONAL{ha:テキストメッセージ acc:level ?__10_level.}
OPTIONAL{:主人 acc:level ?__9_level.}
OPTIONAL{?room rdf:type/acc:ctrl ?temp_1. ?temp_1 :場所 ?__5_hide2 .}OPTIONAL{?room acc:ctrl ?temp_2. ?temp_2 :場所 ?__5_hide1 .}OPTIONAL{:ここ acc:level ?__5_level.}
OPTIONAL{:場所 acc:level ?__4_level.}
OPTIONAL{?c rdf:type/acc:ctrl ?temp_3. ?temp_3 :主人 ?p_hide2 .}OPTIONAL{?c acc:ctrl ?temp_4. ?temp_4 :主人 ?p_hide1 .}OPTIONAL{?p acc:level ?p_level.}
OPTIONAL{?room acc:level ?room_level.}
OPTIONAL{:在室 acc:level ?__6_level.}
OPTIONAL{?c rdf:type/acc:ctrl ?temp_5. ?temp_5 ha:テキストメッセージ ?url_hide2 .}OPTIONAL{?c acc:ctrl ?temp_6. ?temp_6 ha:テキストメッセージ ?url_hide1 .}OPTIONAL{?url acc:level ?url_level.}
OPTIONAL{?c acc:level ?c_level.}
FILTER (((coalesce(?__10_level, 1) < 3)) &&((coalesce(?__9_level, 1) < 3)) &&((coalesce(?__5_level ,?__5_hide1 ,?__5_hide2, 1) < 3)) &&((coalesce(?__4_level, 1) < 3)) &&((coalesce(?p_level ,?p_hide1 ,?p_hide2, 1) < 3)) &&((coalesce(?room_level, 1) < 3)) &&((coalesce(?__6_level, 1) < 3)) &&((coalesce(?url_level ,?url_hide1 ,?url_hide2, 1) < 2)) &&((coalesce(?c_level, 1) < 3)))}

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118

2.空間OSの実装 LODの拡張• RDFの情報1個1個をアクセス制御– 簡素な実装• 秘密レベルは3レベル• ユーザ権限は2種類– 一般– OS （空間OS構成モジュール）• 空間外への公開は、別系統

1

2

3

一般

許可

推論

禁止

OS

許可

許可

個別

個別：モジュールごとに許可設定– 公開してよい情報だけコピー– アクセス許可情報自体もRDFで記述• インスタンスの属性にレベルを設定• クラスの属性にデフォルトのレベルを設定• 述語にデフォルトのレベルを設定• ノードに直接レベルを設定

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1192.空間OSの実装 LODの拡張• 空間OSの連携– 様々な場所の空間OS同士を接続する• 安全のため、LODのような「公開リンク」では連携できないから
車

会社

親戚

サークル
セカンド
ライフ

インター
ネット
ビル

人

街

オフィス
人

人

地方

家
部屋
集合
住宅
部屋

家

行政機関

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120

2.空間OSの実装 LODの拡張
最初の完成形
特定の空間（部屋、オフィスの区画等）

空間OSサーバ

空間OSリンク

拡張SPARQL

HTTP
サーバ

スＲ
トＤ
アＦ

拡張SPARQL
現在値ブローカー

ス時
ト系
ア列

プロトコルアダプタ

JSON-LDor タグテキスト

既存のOS

既存プロトコル

空間OSアプリ
空間OS
ライブラリ

一般アプリ

既存のOS

既存のOS

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1213.空間ＯＳのデモ
地味.. orz

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122

3.空間ＯＳのデモ• 機器構成AWS EC2（クラウド）

空間OS

Windows PC

WEBブラウザCopyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

デモの都合でAWS
RaspiやWindowsでも動作します。

Raspberry PI

家のふり
123

3.空間ＯＳのデモ• 現在値の報告と取得– Raspi: 温度計にみたてたマウス– ブラウザ: 温度を表示– ブラウザ: SPARQLで現在の温度を問い合わせ• 1階居間の温度• ＸＸさんのいる場所の温度（いま、居間にいる）

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124

3.空間ＯＳのデモ• アクセス許可チェック– 許可チェックなしとありでの検索結果の違い

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1253.空間ＯＳのデモ• 実行コマンドの構築– SPARQL拡張コマンドが生成するメッセージを表示

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126

玄関前人認証技術
クラウド・テクノロジー活用部会
リーダー
荒本 道隆（アドソル日進株式会社）
サブリーダー 菅井 康之（株式会社イーグル）
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はじめに• 今期のクラウド活用部会の成果を使って、何かできないか？
• 部会内で、勉強会やハンズオンを開催• 部会を開催したのは、全部で10回• 勉強会• 2014/11/17 講師：岡村さん「遺伝的アルゴリズムを始めよう！」「ニューラルネットワークことはじめ」• 2015/01/20 講師：佐伯さん 「パターン認識」• 2015/02/24 講師：高山さん 「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」• 2015/03/17 講師：岡さん 「自然言語処理」• 2015/08/24 講師：小川さん 「ICカードからクラウドHSM(Hardware Security Module)まで」• JNSA（日本ネットワークセキュリティ協会）から招待• ハンズオン
今回使ったもの• 2015/04/15 講師：荒本 「OpenCV（画像処理）」• 2015/05/12 講師：荒本 「MQTT（IoT世代の通信方式）」• 2015/06/23 講師：菅井さん 「Caffe（ディープラーニング）」
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128玄関前人認証の開発• 玄関ドアの内外で、人認証を行う• 内側：出ていこうとしているのは誰なのか？
• 家族：「留守」というステータスにする• 家族以外：お客さんが帰ろうとしている• 外側：ドアの前に立っているのは誰なのか？
• 家族：家の内部をベストな状態にする• 家族以外：どんな人が来たのか、家族に伝える

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家族？
友人？
セールスマン？

129

使用する技術• 顔を認識する• OpenCV：顔の部分だけを切り出す• Caffe：家族なのか、それ以外なのか？

• どんな人なのか？
• OpenCV：服の部分だけを切り出す• Caffe：どんな服装なのか？

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家族？
友人？
セールスマン？

130

最初の構想• 玄関の内側に、２台のカメラを設置する予定だった• １台はドアスコープから外を撮影
ドアの模型

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２台とも内側に設置したかった

131

デモの構成• ドアスコープからの撮影に失敗• ホワイトバランスが、中心以外に合ってしまう• フォーカスが、全く合わない

ドアスコープ越しだと、ほとんど何も見えない
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１台は玄関の外側に設置

132

事前準備－１• 顔画像を大量に集める• OpenCVのサンプル「facedetect.py」を改造• PCで起動しておくと、勝手に毎秒保存：
while True:
ret, img = cam.read()gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.equalizeHist(gray)t = clock()rects = detect(gray, cascade)vis = img.copy()
draw_rects(vis, rects, (0, 255, 0))
for x1, y1, x2, y2 in rects:
now = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
cv2.imwrite("face/" + now +".jpg", vis[y1:y2, x1:x2]);
roi = gray[y1:y2, x1:x2]
vis_roi = vis[y1:y2, x1:x2]
subrects = detect(roi.copy(), nested)
draw_rects(vis_roi, subrects, (255, 0, 0))
dt = clock() – t：

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この部分だけをファイルに出力133事前準備－２• 家族以外の顔画像を大量に集める• Labeled Faces in the Wild から収集
• 研究用に作成された、著名人がラベル付けされた画像集• OpenCVを使って、顔だけを保存

http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/
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134事前準備－３• 服装を判定する材料を集める• 顔のすぐ下を収集：ネクタイをしていない／している• 同様にOpenCVのサンプル「facedetect.py」を改造：
while True:
ret, img = cam.read()gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.equalizeHist(gray)t = clock()rects = detect(gray, cascade)vis = img.copy()
draw_rects(vis, rects, (0, 255, 0))
for x1, y1, x2, y2 in rects:
now = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
cv2.imwrite("face/" + now +".jpg", vis[y1:y2, x1:x2]);
t1 = y1+(y2-y1); t2 = y2+(y2-y1);
height = img.shape[0]; width = img.shape[1];if (t2 < height):
cv2.imwrite("tie/" + now +".jpg", vis[t1:t2, x1:x2]);
cv2.rectangle(vis, (x1, t1), (x2, t2), (0,0,255), 2)
roi = gray[y1:y2, x1:x2]
vis_roi = vis[y1:y2, x1:x2]
subrects = detect(roi.copy(), nested)
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draw_rects(vis_roi, subrects, (255, 0, 0))

この部分だけをファイルに出力135事前準備－４• 機械学習を実行• 収集した画像データをCaffeに入力し、学習させる• 顔（aramoto, sugai, man, woman）の識別• 服装（ネクタイの有, 無）の識別• 具体的な手順は、菅井さんのハンズオン資料を参照• http://www.slideshare.net/yasuyukisugai/deep-learningcaffe
順番にやっていけば、半日で一通りできる
その後に、自力で１から環境を構築して、理解を深める

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136

クラウドの活用• Caffeの機械学習には、とても時間がかかる• 5,000回学習するための所要時間
顔服装

Mac Book Air 2011(CPU)

88分

92分

Amazon EC2 GPUインスタンス g2.2xlarge(GPU)7分

7分• デモで使用しているモデルデータ$0.65 / 時間

• Amazon EC2 GPUインスタンスで作成• せっかくなので10万回学習を実行• 所要時間と金額
菅井さんの• Caffeのバージョンアップと実行準備：120分
AMIを使用• 顔の学習：150分• 服装の学習：150分• 使用料：120+150+150 ＝ 420分 ＝ 7時間 ＝ $4.55 ＝ 約600円
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137

デモの動作概要• OpenCVで顔を検出する• 顔の画像から、Caffe で誰か（aramoto, sugai, man, woman)を判定• 服装の画像から、Caffe でネクタイの有無を判定• 家族だったら• 外側：帰宅• 内側：外出

家に居る人数を空間OSに通知• 家族以外だったら空間OSに通知• 外側にネクタイをしていない人：友人が遊びに来た• 外側にネクタイの人：セールスマンなので無視

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138

デモの画面構成
それぞれの現在位置
LIVING：リビング
ENTRANCE：玄関前
tie：ネクタイをして外出中
notie：ネクタイせずに外出中

今回の検出内容
直近の検出内容の累積{‘aramoto’:’’, ‘sugai’:’LIVING’}time: 123.4ms

ENTRANCE CAMERA
aramoto tie{‘aramoto’:2, ‘woman’:0,‘sugai’:0, ‘man’:1}{‘tie’:3, ‘notie’:0}

３秒後に最大値の
項目を採用

玄関前

玄関内
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139

やってみて分かった事• USBカメラを２台（200万画素、100万画素）接続すると• USB2.0のPC（デモ用PC）だと、帯域不足で動作しない• USB3.0のPC（持ち出せないPC）だと、問題なく動作• 今回は、100万画素→30万画素のUSBカメラに変更• 誤検出の回避方法• 連続して画像判定すると、たまに誤判定が発生する• ３秒間できるだけ画像判定して、１番多かったものを採用• OpenCV、とても便利• 画像の収集・切り出し・合成に利用• facedetect.py は、実物よりも写真の方が良く反応する• 認識部分でOpenCVを使わないパターンもやってみたい• 玄関にカメラを設置するのは大変• 配線や、取り付けの問題• 既設のインターフォンを活用できないか？
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140

『玄関前人認証』のまとめ• 宅配便の人かを判定したかったが• 残念ながら、宅配便の制服を入手できなかった• 以前、犯罪に使われたことがあったらしい• Web上の少数の画像で学習できないか？
• 家に訪ねてくる可能性のある職業の制服全部を学習させたい• 解錠に使えないか？
• SNSの写真で認識できてしまう• 認識精度の問題• ハンズオンで一度体験していると• １から自分でやる時に、とても助けになる• 実際に動作する環境があれば、困った時の調査が捗る• 今回も、Caffeの最新バージョンのビルドで困った時に、AWSの菅井さんのAMI上で、バージョンアップ作業を行った• １からやっていたら、挫折していた可能性大Copyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

141

家電制御
ナチュラルユーザーインターフェース活用部会

リーダー

岡村 和英（株式会社テクリエ）

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Today’s Topics
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NUI部会活動紹介
今回利用したデバイス
空間OSとの連動

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144

NUI部会活動紹介
今回利用したデバイス
空間OSとの連動

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145

活動テーマNUI技術及び事例の調査
NUIデバイスを用いたアプリ試作

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146

NUIを活用した交通切符販売機
LeapMotion

TheEyeTribeTracker

視線を検出する
アイトラッキングセンサー

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指と手の動きを検出する
モーションセンサー147

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148

UX技術部会との連携

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149

NUI部会活動紹介
今回利用したデバイス
空間OSとの連動

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150

デバイス紹介• Philips Hue ( http://www2.meethue.com/ )– ワイヤレス制御が可能な
LED電球– ブリッジと呼ばれる有線
ハブと、複数のLED電球の間をZigBeeで無線接続– ブリッジの提供するHTTP
APIにアクセスすることで電球の制御が可能
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151

NUI部会活動紹介
今回利用したデバイス
空間OSとの連動

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152

デモシステムの概要• 空間OSから提供される情報に基づいて、家庭内の照明を制御する– 在宅状況に応じたON/OFF制御• 不在時は自動消灯、帰宅時に自動点灯– 来客の通知• 知人、宅配便など → 人がいる部屋の電灯を点滅• セールスマン → 何もしない（無視）– 環境に応じた調色制御• 室温が高い → 寒色系の色合い• 室温が低い → 暖色系の色合い
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153

デモシステムの構成

空間OS
在宅状況

状態
取得

照明
制御

Hueブリッジ

室温
訪問者情報

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154

デモシステム

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155

デモシナリオ１
誰もいないよ！

空間OS
在宅状況

状態
取得

照明
制御

Hueブリッジ

室温
訪問者情報

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消灯！
156

デモシナリオ２
帰宅したよ！

空間OS
在宅状況

状態
取得

照明
制御

Hueブリッジ

室温
訪問者情報

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点灯！
157

デモシナリオ３
来客だよ！

空間OS
在宅状況

状態
取得

照明
制御

Hueブリッジ

室温
訪問者情報

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アラート！
158

空間OSと集合知
コンテキスト・コンピューティング研究部会

リーダー代理 道村 唯夫（富士ゼロックス株式会社）
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内容• コンテキストコンピューティングとは• 今年度の活動から「理論」• 情報推薦技術• 集合知• 「空気を読む家」をつなげて、集合知を活用
空間OSと集合知

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160

現在の課題情報爆発「情報取得」から「情報活用」へ
検索エンジンなど機械だけの処理

SNSなど
人だけの処理

大量な処理
意味処理に限界
処理が重い
身近な情報
断片的
散在

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161

現在の課題
コンテンツ

コンテンツ

コンテンツ

コンテンツ

コンテンツ

コンテンツ

コンテンツ

• 多種多様で散在した情報(コンテンツ)をいかに効率的に処理し、意味を抽出するか？
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162

現在の課題
コンテンツ
依存
コンテンツ

証拠

コンテンツ

結果

原因

コンテンツ

対案

コンテンツ

評価
コンテンツ

依存
コンテンツ

反論

• 多種多様で散在した情報(コンテンツ)をいかに効率的に処理し、意味を抽出するか？
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163コンテキストコンピューティング
コンテンツ
依存
コンテンツ

証拠

コンテンツ

結果

原因

コンテンツ

対案

コンテンツ

評価
コンテンツ

依存
コンテンツ

反論

• コンテンツの内容ではなく、関係性(コンテキスト)に注目する– 依存関係を処理することにより、内容評価と同等の結果が得られるのではないか(仮説)Copyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

164コンテキストコンピューティング
人が関係性を定義
コンテンツ

関係

コンテンツ

機械（Computer）が内容を蓄積し、関係を計算(集約)• Context Computing– 人だけでもなく、機械だけでもない
人と機械の協働を目指す
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165計算可能なコンテンツとは
台風ｘｘ号が接近。避難する？

証拠
行動案

行動案
捕捉

避難所を確認しよう

テキストが計算可能に！
証拠としてのコンテンツも！
証拠具体

13:00現在●●小学校、避難所開設中

少し様子見。
強風、小雨
反論

市街地でも△△川が氾濫するかも。

証拠

上流の○○地区は氾濫。危険な状態
原因• コンテンツを構造化することにより、さまざまな技
術が適用可能となる
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1
6

166

価値共創と知識循環• 構造化されたコンテンツを蓄積し、継続的にコミュニティ全体で共有、共同編集することで、社会との相互作用による価値共創が生まれ、社会全体が知性を持つ

構造化コンテンツ
データベース

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167

プロトタイプ• 関心事にチェックイン
– 「関心事」という課題に対する解決案を利用者が相互に評価し、機械が解決案に対する評価をスコ
アリングする
解決案A+

コンテンツ0
利用者い

-

課題
解決案B

コンテンツ1

属性X

+
利用者ろ

解決案C

+

コンテンツ2

属性Y

証拠理論(Dempster-Shafer
theory of evidence)に基づき確からしさを算出
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168

情報推薦技術• 機械の役割の可能性を探るため、情報推薦の技術に関してスタディ– 「情報推薦システム入門」を輪読• 概要「情報推薦システム入門 -理論と実践-」
Dietmar Jannach他著、田中克己他訳、ISBN-13: 978-4320122963– 1995年頃から企業によって活用された– Netflix Prizeにて大量の実データが提供され、Netflixのビ
ジネス的成功により、急速に発展• 推薦精度の向上、サイトへの負荷軽減、大規模データへの対応• 理論より、結果を重視したアプローチ– 推薦のアプローチ• 協調型、内容ベース、知識ベース• 統計的手法、確率的手法、(教師あり)機械学習の組み合わせ• ユーザインタラクションを含めた総合的なシステム技術
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169

集合知
• 「社会知」に関する知見を深めるため
和泉先生の推薦により、集合知についてスタディ– 「集合知とは何か」を輪読• ここで扱う「集合知」とは「集合知とは何か ネット時代の「知」のゆくえ」
西垣通著、SBN-13: 978-4121022035– 閉鎖系同士の対話の記憶の蓄積によって、主観的な知が発生させた、上位の社会的な階層における意味構造のこと– 「集合知」≒「社会知(Social Intelligence)」かもしれない• 「人と機械の協働」的観点– 人間は、実践や経験を通じて得た主観をもとに、意味づけや関係づけを行う– 機械(IT)は、多くの人々のコミュニケーションを活性化させ、集合的な知を構築していくための補助ツールとして、計算や収集、蓄積、反復を行う
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170

集合知
•
•
•
•

実践や経験を通じて得られた主観的な知から議論をはじめよう
人間は閉鎖系であり、観察者による完全な理解は不可能
人間は自律システムであり、自己循環的に行動(意思決定)する
主観的な知は、閉鎖系どうしのコミュニケーションの記憶の蓄積によって、上位の社会的な階層において意味構造＝知を発生させる– 知の発生は、複数の感覚を統合して主観的な知が発生するダイナミクスと相似のもの• 普遍的な思考を実行するための論理機械として考案された他律システムであるコンピュータには知を作ることはできない• ローカルな社会集団のコミュニケーションを身体的、暗黙知的な部分から活性化し、集団的な知をまとめあげるマシンが、近未来の集合知を支援するITの姿– システム環境ハイブリッド(SEHS)– 人間の閉鎖系がテクノロジーを含む、と、捉えることで、人間の自己を拡張させる契機を見出すことができる
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171

「空気を読む家」との関わり• コンテキストコンピューティングの応用先として、「空気を読む家」を位置付け– 「正解」や「総意」がない課題に対する、「適正解」、「妥協点」を探るためのプロセスを提供– シナリオの検討• 仮説の立案– 適用技術の調査– 検証システムの構築と検証• ある程度の量のデータを集める/作るなどの工夫が必要• 「空気を読む家」を通して、社会的/個人的合意形成の新たな仕組みを実現する– いままでは、形成された集合知としてoutputに着目し、その結果が妥当であるかを論点としていた– 今後は、集合知が形成されるprocessに着目する
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172

空間OSと集合知• 基本的なアイデア– 検索や論理構造では明らかにならない課題の適正解を生み出す/見つけるために機械(IT)を使用する• 機械(IT)の得意なところを活かして、「集合知」構築の補助ツールとして、計算、収集、蓄積、反復を強化– 計算» 課題、対象に応じた適切で高度なアルゴリズム– 収集、反復» センサや解析技術による自然な情報入出力– 「空気を読む家(空間OS)」は、人間との対話/非対話のインタ
フェースとプライバシー情報ストアであり、バックエンドには「集合知(構造化コンテンツデータベース)」と人間が重層的に存在– 対話を通じて「集合知」が構築・変更される(共同編集)– 「集合知」を個人的意思決定、社会的意思決定に使用

構造化コンテンツ
データベース
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173

空間OSと集合知• 空間OSと集合知の関係

空間OSとアプリケーション
利用者

課題
プライバシー

カメラ
マイク

合意
対話

主観
関係

認識

関係
集約

センサー
家電

制御

意味・意図

ロボット

属性

推論・学習

推薦

集合知
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174

アイデアシート(玄関)20XX年、日本の住環境は大きく様変わりしています。
家の中の様々なものがセンシングされ、そこに住む人に、快適で安全・安心な環境を提供しています。

そんな家に住んでいるあなたは、既存の入手管理、宅配便管理、収納という問題を解決し安心・利便性の両立という新しい価値を感じることができています。
その状態を実現する具体的な仕組みは次のようになっています。
• 門番システム• 住人かを判定して、扉を開け閉めしてくれる• 二段階扉によって、宅配業者が入れる、住人が入れるようにしてくれる• 宅配荷物は家の奥まで運んでくれる• コートなどの置き場
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175

アイデアシート
20XX年、日本の住環境は大きく様変わりしています。
家の中の様々なものがセンシングされ、街中の家々が安全に接続されており、その街に住む人に、快適で安全・安心な環境を提供しています。

そんな街に住んでいるあなたは、既存のという問題を解決しという新しい価値を感じることができています。
その状態を実現する具体的な仕組みは次のようになっています。

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176

アイデアシート
20XX年、日本の住環境は大きく様変わりしています。
家の中の様々なものがセンシングされ、街中の家々が安全に接続されており、その街に住む人に、快適で安全・安心な環境を提供しています。

そんな街に住んでいるあなたは、既存の中学生の息子が、進学先をどのように決めればよいのかを悩んでいるという問題を解決し自信を持って進学先を決め、その目標に向けて、活動の計画が明確になるという新しい価値を感じることができています。
その状態を実現する具体的な仕組みは次のようになっています。
• 画像認識などを使って「家」が中学生の悩みを検知し、中学生に問い合わせ• 「家」は同様の悩みが「集合知」内に存在するかを確認• 同様の悩みがなければ、悩みを課題として「集合知」に登録• 「家」が解決策の一つを中学生との対話で算出し、「集合知」に初期案として登録• さらに、情報推薦技術を用いて、解決してくれそうな「家」に問い合わせ• 「家」を通じて対話を行い、中学生は納得できる「選択方針」を理解
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177

アイデアシート
20XX年、日本の住環境は大きく様変わりしています。
家の中の様々なものがセンシングされ、街中の家々が安全に接続されており、その街に住む人に、快適で安全・安心な環境を提供しています。

そんな街に住んでいるあなたは、既存の健康診断に行かずに、病気が進行・重篤になってしまう人がいるという問題を解決し健診弱者が減少し、医療費の支出が抑えられ、健康寿命が延びるという新しい価値を感じることができています。
その状態を実現する具体的な仕組みは次のようになっています。
• 利用者が「家」に、疑問を投げかける• 「家」は同様の疑問が「集合知」内に存在するかを確認• 同様の疑問があれば、「集合知」内のコンテンツを提示• 利用者は「健診弱者」の存在を知り、「家」に相談する• 「家」は「集合知」を通じて、「健診弱者」対策に関するアイデアを募集• 住民は「集合知」を通じて、アイデアを出し合い、情報を共有する• 自治体や病院、診療所などが、 「健診弱者」対策に合意し、対策を実行する
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178

今後の活動計画

協働プロジェクトリーダー 松山 憲和
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『空気を読む家』をリノベーション
一つずつ部屋を建てていきます『玄関』→『台所』→『居室』→・・・

大黒柱（空間OS）を太くしていきます
通信方式（集中/分散）、スケーラビリティ

3ヶ月～半年の間隔でリリース（新しい技術の取り込み、長いと飽きる）

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各部会活動トピック
クラウド・テクノロジー活用部会
コンテキスト・コンピューティング研究部会
ビジネスAR研究部会
ユーザーエクスペリエンス技術部会
ナチュラルユーザーインターフェース活用部会

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2014年9月～2015年8月
クラウド・テクノロジー活用部会
活動報告
2015年9月16日
先端IT活用推進コンソーシアム
クラウド・テクノロジー活用部会
リーダー 荒本道隆
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2014年度の背景/活動目的• ４年目は、部会名称を「研究部会」から「活用部会」に変更し、様々な技術に実際に触れてみるだけでなく、部会内で勉強会を開催することで『人に教えることのできるレベル』を目指した。勉強会のいくつかは、
オープンラボでAITC 以外の人に対しても行った。
• この５年目は、部会内勉強会からオープンラボでの外部向け勉強会の開催を継続しつつ、特にIoT を実現するための要素技術に注力する。
••••

測定（センシングなど）： Arduino を使ったセンシング
収集（ネットワーク） ： 無線LAN, Bluetooth, 電子署名
蓄積（KVS, クラウドサービスの利用）： RDF, SPARQL, IaaS の利用
分析（統計処理、オープンデータの利用、アルゴリズム）： R, 遺伝的アルゴリ
ズム, ディープラーニング• 出力（ビジュアライゼーション、プッシュ通知）： R, D3.js• これら広範囲の各要素技術に対し、部会参加者が「知っている」ではなく「使ったことがある」「人に教えることができる」と言えるレベルを目指す。また、それらを使ったプロトシステムを開発し、運用を行う。

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183部会内で勉強会／ハンズオンを開催• 勉強会• 2014/11/17 講師：岡村さん「遺伝的アルゴリズムを始めよう！」「ニューラルネットワークことはじめ」• 2015/01/20 講師：佐伯さん 「パターン認識」• 2015/02/24 講師：高山さん 「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」• 2015/03/17 講師：岡さん 「自然言語処理」• 2015/08/24 講師：小川さん 「ICカードからクラウドHSM(Hardware Security
Module)まで」• JNSA（日本ネットワークセキュリティ協会）から招待• ハンズオン• 2015/04/15 講師：荒本 「OpenCV（画像処理）」• 2015/05/12 講師：荒本 「MQTT（IoT世代の通信方式）」• 2015/06/23 講師：菅井さん 「Caffe（ディープラーニング）」
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184

主な成果
• 部会内で勉強会・ハンズオンを開催– 部会開催：10回、勉強会：５回、ハンズオン：３回– ハンズオンは、改訂版をオープンラボで開催• 部会内でのフィードバックを受けて、より良いものに• APIの公開を継続中– http://api.aitc.jp/• REST, SPARQL, WebSocket を使って、過去の気象庁XMLを参照できる• プレスリリース http://aitc.jp/press/20140217-WeatherPublicAPI.pdf• 関連技術の先行会社を訪問• サイバートラスト社（IoTによるヘルスケアとオートモービル）• UBIC（人工知能によるテキスト分類）• 外部団体との連携イベント– 2015/03/14（土） JISAと連携、電子署名（PKI）ハンズオン
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185

APIのアクセス数
REST API
リクエスト数SPARQL

ユニークIP

リクエスト数WebSocket

ユニークIP

リクエスト数

ユニークIP2013年12月
2014年1月
2014年2月
2014年3月
2014年4月
2014年5月
2014年6月
2014年7月
2014年8月
2014年9月
2014年10月
2014年11月
2014年12月

971
2,240
4,055
21,6008,110
4,135
15,66023,686
14,70819,53334,39734,04447,854

12
43
333
266
175
192
306
346
306
295
2,006
2,339
2,586

44
1,159
1,044
7,596
431
336
172
362
340
359
1,080
396
209

11
77
187
42
59
55
50
69
45
55
81
108
94

139
4,895
1,135
1,024
602
3,544
457
2,666
605
2,008
1,085
758

11
443
140
157
165
129
146
166
128
130
136
122

2015年1月
2015年2月
2015年3月
2015年4月
2015年5月
2015年6月
2015年7月
2015年8月

50,20050,55731,90827,16033,66675,019261,234
3,154,084

138
117
108
146
2,090
2,516
2,738
2,712

242
115
68
119
156
584
227
397

57
47
33
60
71
108
104
151

1,265
1,030
778
1,699
1,514
2,659
1,221
915

111
127
88
137
143
151
181
161

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186

協働プロジェクトとの関わり• 勉強会／ハンズオンで得たスキルを実際に使ってみる
•
•
•
•
•

機械学習 → データ分析
自然言語処理 → テキスト分析、音声入力
OpenCV→ 映像取り込み
MQTT → 通信方法
ディープラーニング → 画像認識

• 本物のデータを使って、クラウドの試用／評価• データ蓄積• データ分析• セキュリティ

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187

2015年度の活動方針• IoTと機械学習を軸に、クラウドの各要素技術を活用する– 測定（センシングなど）• Arduinoを使ったセンシング– 収集（ネットワーク）• 無線LAN, Bluetooth, 電子署名, セキュリティ– 蓄積（KVS, クラウドサービスの利用）• RDF, SPARQL, IaaSの利用

大量のデータの保存には、クラウドが最適– 分析（統計処理、オープンデータの利用、アルゴリズム）• R, 遺伝的アルゴリズム, ディープラーニング– 出力（ビジュアライゼーション、プッシュ通知）• R, D3.js– その他

大量の計算には、クラウドが最適

データのマッシュアップには、クラウドが最適• 人に説明することで、深く理解する– 部会内勉強会を２ヶ月に１回のペースで開催• AITC内外にアピール– オープンラボ、外部イベントで登壇

まずは書籍『実践 機械学習システム』の輪読＆ハンズオンを行います

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188

次回は書籍『実践 機械学習システム』の１～３章までの輪読を行います

クラウド活用部会への参加、最新情報はお待ちしてます10/27（火）13:30～
こちらをご参照ください
http://aitc.jp
https://www.facebook.com/aitc.jp
ハルミン
AITC非公式イメージキャラクター
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2014年9月～2015年8月
コンテキストコンピューティング研究部会
活動報告
2015年9月16日
先端IT活用推進コンソーシアム
コンテキストコンピューティング研究部会
リーダー代理 道村 唯夫

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2014年度の背景/活動目的• 背景– 物事は、人の認知の仕方によって異なった価値や意味を持つ。
その価値や意味の違いは、対象とする物事と関連する物事の関係性の違い、つまり"コンテキスト"の違いに現れたりする。
IT を使って人がこのようなコンテキストを自由に扱えるようになったら、人々のコミュニケーションが深まったり、人々が協同し活動する成果がもっと豊かになったりするのではないか。そんな思いでコンテキストをコンピュートする研究を行う。
この研究活動において、コンテキスト・コンピューティングとは関係性をデータとして記録し、活用する情報活動であり、対象とする関係性は
人と人、人と物事、人と環境である。

• 活動目的– 近未来の情報社会をビジョンとして描き、コンテキスト・コンピューティ
ングにより個人と社会のインテリジェンス（Social Intelligence）が階層的に連動する情報基盤を提言する。
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191

活動計画
 活動計画– 今年度は、これまでの研究活動で構想したビジョン「人と機械の協働による社会知形成」に向けて、研究成果と課題を整理し、新たな中期の研究テーマを策定することとした
 提言する情報基盤を明確にするために、以下の三つのテーマで活動
理論:– コンテキストコンピューティングの理論的基盤を確立するため、関連研究について
調査する

実践:
– コンテキストコンピューティングを実現するための技術に関する調査、および検証
する

応用:– コンテキストコンピューティングが実現された世界を想定し、その応用事例を検討する– 部会リーダーが、業務都合により、当面、部会活動への参加が困難となったため、本年度は以下の方針で活動した
 リーダー代理を選出する
 毎月の部会活動のファシリテーションは、リーダー代理とサブリーダーで持ち回りとする
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192

活動内容
• 活動内容– 理論• 書籍「情報推薦システム入門」の輪読• 書籍「集合知とは何か」の輪読• Deep Learning• 関連研究の紹介– 実践• Web関連技術の最新動向• リアルタイムWebとリアクティブプログラミング/FRPの組み合わせ• Web of Things– 応用• 2020年の東京オリンピックに向け、外国人観光客が増えたら• 「空気を読む家」でのコンテキストコンピューティングの活用

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193情報推薦技術• 機械の役割の可能性を探るため、情報推薦の技術に関してスタディ– 「情報推薦システム入門」を輪読• 背景「情報推薦システム入門 -理論と実践-」
Dietmar Jannach他著、田中克己他訳、ISBN-13: 978-4320122963– 1995年頃から企業によって活用された– Netflix Prizeにて大量の実データが提供され、Netflixのビジネス的成功により、急速に発展• 推薦精度の向上、サイトへの負荷軽減、大規模データへの対応• 理論より、結果を重視したアプローチ→ ビジネスに結びつくと、研究・技術の発展が速い→ 適用分野に偏りがある (映画、書籍、レストラン、…）
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194情報推薦技術• 協調型推薦– 前提• 過去に同じ興味を共有したユーザは将来的にも同じような興味を持つ– 方針• ユーザの行動履歴から、推薦内容を決定する(協調フィルタリング)– アプローチ• ユーザベース– 対象ユーザと嗜好の似ている他のユーザを特定し、対象ユーザの持っていない製品に対する評価値を特定したユーザの評価値で予測する• アイテムベース– アイテム間の類似度を用いて予測値を計算(調整コサイン類似度)する• モデルベース– はじめにオフラインで処理（行列因子分解）し、実行時には前処理結果もしくは学習したモデルをもとに予測する• 確率的アプローチ– 既存の確率論の形式を活用し、ユーザの評価値を予測する(ベイズ確率)
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情報推薦技術• 内容ベース型推薦– 方針• アイテムの特徴の記述と、ユーザの関心を表すユーザプロファイルから、アイテムを推薦する– 書籍・文書に用いられる(テキスト分類)ことが多い– アプローチ••••

内容の類似度: ベクトル空間モデル(単語頻度・逆文書頻度(TF-IDF))
類似度に基づく検索: k近傍法、適合性フィードバック
文書分類: 線形分類器(ナイーブベイズ)、機械学習(SVM)
過剰特化対策: トピック多様化、セレンディピティ評価• 知識ベース型推薦– 方針• アイテムの特徴に関する詳細に知識に基づき、カタログからユーザの必要性、嗜好、機能的な要求に合致するようなアイテムを選択する– 高度に対話的– アプローチ• 制約ベース– 制約充足問題(CSP)として定式化可能• 事例ベース– クエリベース(ユーザは自分たちの要求を指定)– 批評/閲覧ベース(ユーザはアイテム空間の中を巡航しており、その巡航を支援する)
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情報推薦技術• ハイブリッド型推薦– 方針• 複数の推薦アプローチを組み合わせてアイテムを選択– 現実的なアプローチ– アプローチ• Monolithic: いくつかの推薦戦略を一つのアルゴリズム実装に合体させる• Parallelized:複数の推薦システムがお互いに独立して動作し、別々の推薦リストを作り出し、ハイブリッド化ステップにおいて最終的な推薦アイテム集合に統合する• Pipelined:いくつかの推薦システムがpipeline構造で結合する• 推薦システムにおける説明– 「なぜアイテムが推薦されたか」を利用者に説明する– 目的• 透明性、妥当性、信頼性、説得性、有効性、効率性、満足度、関連性、理解可能性、教育• 推薦システムの評価– 実験評価の厳密性と妥当性を担保するためには、結果が検証可能でなけれ
ばならない
– 内容
• 実世界のシナリオでの影響力がどのようなものか– 方法• データセット(既存、人工、自然)、実験的/非実験的、研究室/フィールドスタディ

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情報推薦システム• 推薦システムと次世代Web– ソーシャルネットワークの活用• 「信頼の輪（web of trust）」の中でユーザを明示的に結びつける• SNS内でのユーザ間の信頼関係を用いて推薦アイテムを決定– 信頼性ネットワーク: 信頼度行列– フォークソノミー• ユーザが協調的にアイテムにタグ付けを行い、内容/協調型手法に適用する– オントロジーによるフィルタリング• 分類によるフィルタリングの拡張– 上位/下位概念の分類によるドメインを記述したオントロジー(階層関係)• 属性によるフィルタリングの拡張– アイテム間の類似度を算出するためにアイテムに関するセマンティック情報を利用– Webからのセマンティックの抽出• 人間がコンテンツに注釈付けしたり、論理文を宣言したりすることでセマンティックスを提供する• 人間の介在なし、もしくはわずかな介在で、セマンティックスを生成することができるソフトウェアシステムを開発する(有力なアプローチ)
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集合知
• 「社会知」に関する知見を深めるため
和泉先生の推薦により、集合知についてスタディ– 「集合知とは何か」を輪読• ここで扱う「集合知」とは「集合知とは何か ネット時代の「知」のゆくえ」
西垣通著、
ISBN-13: 978-4121022035– 「ビンの中のジェリービーンズの数をあてる」とか、「正確に雄牛の体重を予測する」とか、ではない– 論理操作によって知識命題を自動発生させていく汎用人
工知能(エキスパートシステム)、でもない– 計算や多数決、論理などで導かれる「正解」は、社会的に権威づけられた知識であり、集合知ではない– 閉鎖系同士の対話の記憶の蓄積によって、主観的な知が発生させた上位の社会的な階層における意味構造
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集合知
•

集合知は専門知とは異なる– 西洋的論理に基づく知識は、社会的に権威づけられた所与の知• 社会を維持するためには重要であるが、生命体が生きるための実践活動と切り離せないものが「知」である••••

実践や経験を通じて得られた主観的な知から議論をはじめよう
人間は閉鎖系であり、観察者による完全な理解は不可能
人間は自律システムであり、自己循環的に行動(意思決定)する
社会では、対話と観察を通じて社会としての知を構築する•

主観的な知は、閉鎖系どうしのコミュニケーションの記憶の蓄積によって、上位の社会的な階層において意味構造＝知を発生させる–知の発生は、複数の感覚を統合して主観的な知が発生するダイナミクスと相似のもの•

普遍的な思考を実行するための論理機械として考案された他律システムであるコ
ンピュータには知を作ることはできない•

ローカルな社会集団のコミュニケーションを身体的、暗黙知的な部分から活性化
し、集団的な知をまとめあげるマシンが、近未来の集合知を支援するITの姿– システム環境ハイブリッド(SEHS)– 人間の閉鎖系がテクノロジーを含む、と、捉えることで、人間の自己を拡張させる契機を見出すことができる

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技術動向
• Web関連技術– Mobile First / Offline First– MEAP / MADP
– (m)BaaS / Infrastructure As Code (Immutable
Infrastructure) / Container(Docker)– Frontend開発ツール / MV(*)フレームワーク– 関数型言語 / Reactive Programming / FRP– Html5.1 / EcmaScript6/7 / CSS4 / Web of Devices• Deep Learning / 人工知能

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2015年度の活動方針(案)• 2014年度の活動方針をベース– コンテキスト・コンピューティングにより個人と社会のインテリジェンス（Social Intelligence）が階層的に連動する情報基盤を提言するために、「理論」と「実践」、「応用」に分けて活動• 新テーマ候補– 「合意形成(妥協できる合意点をみつけていく)」仕組みの検討• 「人々の独立した多様な思考を前提として、いきなり多数決をおこなうのではなく、むしろ多様な意見や価値観をもつ人々が、相互討論をつうじて妥協できる合意点をみつけていく」ことを支援するシステム
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次回は書籍『集合知とは何か』の4章以降の輪読を行います

CC研究部会への参加、最新情報はお待ちしてます9/18（金）13:30～
こちらをご参照ください
http://aitc.jp
https://www.facebook.com/aitc.jp
ハルミン
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ビジネスAR研究部会の活動成果
2015年9月16日
先端IT活用推進コンソーシアム
ビジネスAR研究部会 リーダー
株式会社NTTデータ経営研究所 大林勇人

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Agenda1. ビジネスAR研究部会の紹介
2. 第5期（2014年9月～2015年8月）の活動
成果

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1．ビジネスAR研究部会の紹介

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はじめに ～我々の考えるARとは• 人間の感覚をITで拡張すること• 日本語では、「拡張現実感」、または「拡張現実」

味視

聴

雑音をoff、
必要な音のVolume up

空間に情報
を付与

触

嗅

α
バランス感覚など

少しの動作
で物体を
操作

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危険な場所・
物体から
悪臭

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活動の背景• この1～2年間、スマートデバイスの一層の普及、ウェアラ
ブル端末やセンサーネットワーク、生活支援ロボットへの期待の高まりが生じている。
• このような潮流をテクノロジーの観点で俯瞰すると、人間のあらゆる感覚の拡張や、ITと人間が一体となった技術（総連携＝我々が考えるAR）の萌芽とみなすことができる。
• 他方、社会やビジネスの観点では、経済のグローバル化のさらなる進展と同時に、それとは異なる圏域（ローカル
経済圏、脱貨幣、プロボノ等）が勃興しつつあり、世の中に広く影響を与える汎用テクノロジー（GPT）の開発や活用のあり方も新しい局面を迎えようとしている。
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ビジネスAR研究部会の概要• 略称： BizAR部会• 活動目的 ：最先端のAR技術の把握と習得、及び今後の社会やビジネスの変化を踏まえたARの活用（ビジネスAR）について、研究することを活動目的とする。さらに活動成果を発信していく。

• 活動内容 ：１） ビジネスARを創出、普及・展開するための考察・議論・グループ活動
２） AR技術への理解を深めるためのプロトタイプ開発・試行実験
３） 上記活動を成果物としてまとめ、外部発信の活性化

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209具体的な活動内容• 活動方法：１） 月例会の開催
２） SNS等を利用した意見交換や技術情報の交換、トライアル開発３） 顧問、外部団体・有識者との意見交換• 体制（敬称略） ：

リーダー

大林勇人

（株式会社NTTデータ
経営研究所）

サブリーダー

中川雅三（日本総合システム株式会社）

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サブリーダー

吉田光輝（日本ユニシス・
エクセリューションズ
株式会社）

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2．第5期（2014年9月～2015年8月）の活動成果

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第5期の当初計画• 活動計画 ：１） AR産業論に関する議論と取りまとめ
２） ロボティクスインターフェースによる聴覚ARを用いた遠隔会議の実施と検証
３） 空間OS開発、簡易フォースフィードバック
グローブ開発とそのための新技術の習得など
４） 2014-2015 ここ1年のAR関連情報のアップ
デート（AR百連発）
５） 成果発表会、外部イベントにおける講演、
パブリックコメントやコンテスト等への投稿など
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成果
• 活動計画 ：１）

月例会やSNSで、メンバー＆
ゲストと白熱した議論
AR産業論に関する議論と取りまとめ

２） ロボティクスインターフェースによる聴覚ARを機材を取得済用いた遠隔会議の実施と検証
３） 空間OS開発、簡易フォースフィードバック
空間OSを開発＆成果発表！
グローブ開発とそのための新技術の習得など
４） 2014-2015 ここ1年のAR関連情報のアップ
AITC SNSに、119の関連情報をアップ
デート（AR百連発）
５） 成果発表会、外部イベントにおける講演、
成果発表会は済んだものの、外部への働きかけは道半ば
パブリックコメントやコンテスト等への投稿など
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AR産業論2014（仮称）の議題• GPT※次ページ としてのARを、どのように普及・産業化するか• 新しい経済圏域では、どのように普及するのか、
または、新しい経済圏域を活用できないか• ARのテストベッドを何とか作れないかなどなど…

月例会やAITC SNSで議論したあとで、再び読み物にCopyright © 2014 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

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【参考】GPT とは•GPT＝General Purpose Technology
特定の産業分野だけではなく、一般の社会経済活動
で広く用いられる汎用的な技術を指す。

•電気（発電＆送電）、鉄道、電信、電話、コンピュータ、インターネット etc…

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我々の考えるARが新聞記事に朝日新聞（週末版（be）＆デジタル）にインタビュー記事が掲載

出典：朝日新聞デジタル「（今さら聞けない＋）拡張現実〈ＡＲ〉 魔法の世界、ＩＴで実現」（http://www.asahi.com/articles/DA3S11849480.html）
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AR百連発！
100以上の関連情報を入手済なので、近日中にAITC オープンラボにおいて紹介予定

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ビジネスAR研究部会への参加、お待ちしてます１１/６（金）13:30～
詳細は下記ページにて！

http://aitc.jp
https://www.facebook.com/aitc.jp

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ユーザーエクスペリエンス技術部会
2015年度活動成果
2015年9月16日
先端IT活用推進コンソーシアム
ユーザーエクスペリエンス技術部会 サブリーダー

原 孝治
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2015年度 活動内容

学習• 招待講演・セミナー• 外部ワークショップの受講

実践• 部会でのデザインプロセスの実施• プロジェクトを対象にしたデザイン
ツールの適用Copyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

学習（2014年度までの招待講演・セミナー）
HTML5で変わるWebの世界

株式会社OpenWeb Technology代表 HTML5-Developers-jp管理人
白石 俊平 様HTML5総覧

慶應義塾大学大学院 プロジェクト専任講師
W3C HTML and Web Applications Working Groups Team Contact
Michael Smith 様

ユーザーエクスペリエンスとそれを支えるアーキテクチャ(株)セカンドファクトリー
取締役／シニアUXアーキテクト 東 賢 氏

ユーザー エクスペリエンス デザイン
iOS/Android UIデザインセオリー

日本マイクロソフト株式会社 UXエバンジェリスト 川西 裕幸 様
PFUアプリケーションズ株式会社 大場 知悟 様

モバイルアプリ開発と軽量型開発プロセス「CYCLONE」と適用事例

クラスメソッド株式会社
経営本部 マーケティング担当 嵩原 將志 様

マルチデバイス＝クロスプラットフォーム時代のアプリ開発手法とツール

アドビ システムズ 株式会社
テクニカルエバンジェリスト 太田 禎一 様

これまでのUIとこれからのUIについて

インフラジスティックス・ジャパン株式会社
シニアUXアーキテクト 東 賢 様UXによる業務生産性を向上した事例及びマルチOS開発環境のXPLATFORMの紹介

TOBESOFT CO.,LTD 日本支社長 崔 彰桓 様

ユーザーエクスペリエンス～それは何か・どう捉え・どう開発につなげるのか？

千葉工業大学 工学部デザイン科学科 准教授 安藤 昌也 様

企業戦略としてのユーザーエクスペリエンス
UXデザイン入門

株式会社アゼスト ディレクター/UXコンサルタント 後藤 雄介 様
株式会社ミツエーリンクス UXエバンジェリスト 金山 豊浩 様

マイクロソフトのNUIテクノロジー

日本マイクロソフト株式会社
ソフトウェアデベロップメントエンジニア 千葉 慎二 様

コミュニケーションロボットの未来

株式会社オリィ研究所 代表取締役所長 吉藤 健太朗 様

ビジネスを広げるサービスデザインの概要と実践

大日本印刷株式会社
C&I事業部 ICT開発本部 サービスデザイン・ラボ 室長 山口 博志 様

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マンガ駆動開発とは関係者全員がユーザー経験を意識しながらプロダクトを開発する
ための、新しい開発プ
ロセスです。
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223マンガを使えば、UXをキーにして、開発をすることができるのではないか

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外部での発表

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情報処理学会 ソフトウエアジャパン
2015 ITフォーラムセッション
日本発！マンガ駆動開発のすゝめ
2015/2/3
於 タワーホール船堀

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Developers Summit 2015
マンガ駆動開発
2015/2/19
於 目黒雅叙園Open Jam

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21cafe2015年2月期
AITCオープンラボ
マンガ駆動開発のすゝめ～キャラづくり・シナリ
オづくり・モノづくり～
2015/03/06
於 21cafe

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dots.
AITC 協働プロジェクト「空気を読む家」
2015年8月期
AITCオープンラボ
第6回 IoT勉強会「IoTx 総まとめ ～ IoT！夏のデバイスだらけのLT大会！」
2015/08/25
於 dots.

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UX技術部会への参加、お待ちしてます最新情報は９/２４（木）13:30～
こちらをご参照ください
詳細は下記ページにて！
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https://www.facebook.com/aitc.jp
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2014年9月～2015年8月
ナチュラルユーザーインターフェース活用部会
活動報告
2015年9月16日
先端IT活用推進コンソーシアム
ナチュラルユーザーインターフェース活用部会 リーダー
岡村 和英(株式会社テクリエ)

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2014年度の背景／活動目的• 部会新設となった前年度は、最新のNUI技術や各種デバ
イス／ガジェットなどを紹介するセミナー／イベントを中心とした活動に対して、コンソーシアムの内外から多くの参加者を迎え、大きな関心を得ることが出来た。 また、視覚や手の動きを用いてタッチパネル式端末の利用性を向上させるための実証実験を行い、多くの成果を得ることができた。
• 今年度も引き続き、最新技術やデバイスの紹介などを行うとともに、前年度の成果を踏まえて、NUIの特性をより引き出しより身近に使えるものとなるようなプロトタ
イプ開発を目指し、調査・研究を行っていく。 その活動を通じ、直感的で誰もが使いやすいインターフェースとは何かを探究し、ビジネスやサービスにおける様々なア
プリケーションの利便性の向上に貢献していく。
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活動内容
• 前年度成果物の検証– アプリケーション開発を通じて得られた知見の取りまとめ• NUI利用シーン、適用可能なサービスの検討• NUI技術及び事例の調査• デバイス、ガジェット紹介– NUI技術紹介セミナー– デバイス紹介イベント– 外部向けNUI技術勉強会

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233第2回 ガジェット祭り

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234第2回 ガジェット祭り• NUI部会で調査・入手した各種デバイス、およびそれを利用したアプリケーション等を紹介・展示• 外部の研究会や個人などの作品も紹介・展示• 最新デバイスを身近に触れる機会を提供
１）ForeverSpin ( http://foreverspin.com/ )２）littleBits ( http://jp.littlebits.com/ )３）MYO ( https://www.thalmic.com/en/myo/ )４）Oculus Rift ( http://www.oculusvr.com/ )５）Ollie ( http://www.sphero.jp/ollie/ )６）RAPIRO ( http://www.rapiro.com/ja/ )７）RealSense ( http://japan.intel.com/realsense/ )８）RICOH THETA ( https://theta360.com/ja/ )９）Ring(Zero) ( http://logbar.jp/ring/ja/ )10）ROMO ( http://www.romotive.jp/ )11）SnapLite ( http://snaplite.jp/ )12）SnowShoe ( http://beta.snowshoestamp.com/ )13）Sphero ( http://www.sphero.jp/ )14）Tiny Screen ( https://www.kickstarter.com/projects/kenburns/tinyscreen-a-color-display-the-size-of-your-thumb )15）Tuna Knobs ( http://tuna-dj-gear.myshopify.com/ )16）TWE-Lite ( http://tocos-wireless.com/jp/products/TWE-001Lite.html )Copyright © 2015 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.

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2015年度の活動方針• 最新デバイスの調査・研究– 次々とでる新しいデバイス– 情報収集– 入手– 実際に触れてみる• 既存デバイスの見直し・活用– 発売時期などのズレによって扱えなかったデバイス– 新たに機能が追加されたデバイス– 活用方法の再検討• NUIデバイスを用いた試作・実証– 協働プロジェクトを軸にすえて、NUIデバイスの特性を活かした利用方法を検討

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236第3回 ガジェット祭り

もちろんやります！
(時期未定)

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NUI活用部会への参加、お待ちしてます9/24（木）13:30～
詳細は下記ページにて！

http://aitc.jp
https://www.facebook.com/aitc.jp

ハルミン
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今後の予定10月２３日（金） ： 第六回 総会

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懇親会

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http://aitc.jp
https://www.facebook.com/aitc.jp

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