「マルチメディアと分散処理ワークショップ」平成27年10月

GAIFoT：
情報流を活用した地域分散型アンビエントインターフェース中村 優吾1,a)

松田 裕貴1

荒川 周造1

金平 卓也1

安本 慶一1,b)

概要：今後訪れる IoT(Internet of Things) 時代に向けて，遍在する多数のデバイスから時々刻々と生成される IoT データストリ―ム (情報流) をローカルでリアルタイムに組み合わせて活用するためのアーキテク
チャや活用シナリオが求められている．また，環境に設置されたセンサが察知した空間の状況に応じて，アクチュエーションデバイスが自律的に協調し，人々に対してインタラクションするアンビエントインタフェースという概念が注目を集めている．著者らは，情報流とアンビエントインタフェースの概念を融合し，湧き出る情報流の処理および状況に応じたインタラクションをクラウドレスで実現するシステムとして
GAIFoT（Geographically distributed Ambient interface utilizing local Information Flow of Things）を提案する．GAIFoT では，地点 (Point)，地区 (District)，地域 (City) の 3 段階でスケールする多層型アーキテクチャを採用し，従来は一次的な利用に留まっていた地域データストリームの高次利用を促進する仕組みの実現を目指す．本稿では，GAIFoT の全体構想とアーキテクチャを示し，GAIFoT の実現に向けた研究課題と展開方針について述べる．

1. はじめに人に対して当意即妙な支援を実現することが求められており，これまでにも様々なシステムが研究開発されてきた．

近年，IoT デバイスの普及，センシング技術の発展によ

しかし，これらの成果の多くは，特定のシチュエーションり，環境に分散された様々なデバイスから実世界の状況をや閉じた空間における垂直統合的な支援に留まっており，示す多種多様なセンサデータを収集できるようになりつ収集したセンサデータの高度な二次利用や複数のアンビエつある．これらのデータは，クラウドといった大規模ストントインタフェースシステム間の連携は考慮されていない．

レージに蓄積され，膨大な時間と強力な計算パワーを費や今後訪れる IoT 時代おいて，地域の魅力を高め，付加価して分析・活用されるのが一般的である．しかし，地域で値を与える IoT サービスを構築するためには，地域の多時々刻々と生成される多数の IoT データストリーム（以種多様なデバイスから時々刻々と生成される情報流に応下，情報流 [1]) のダイレクトな流通，即時的な活用を考えじて，能動的にインタラクションするアンビエントインタ

るならば，発生源に存在する計算機資源を用いて，逐次的フェースが必要であり，これらを組み合わせて地域レベルに処理するアーキテクチャが必要である．これらの動向をにスケールする仕組みが必要だと考える．例えば，屋内の踏まえて，情報流検討委員会 [2] では，情報流を実時間で混雑状況を扱う複数のアンビエントインタフェースが収集活用する共通プラットフォームとして，IoT ビッグデータする情報流を地域レベルで二次利用することで，各店舗の流処理基盤 IFoT(Information Flow of Things) の検討が進リアルタイムな混雑状況を考慮した，新たな観光ナビゲーめられている．

ションサービスなどに応用することが可能になる．

一方，環境に設置されたセンサが察知した空間の状況にこれらの観点より，我々は，情報流とアンビエントインタ応じて，能動的に人とインタラクションするアンビエント

フェースの概念に着目し，湧き出る情報流の処理および状況インタフェース [3] という概念が注目を集めている．アンに応じたインタラクションをクラウドレスで実現するシス

ビエントインタフェースでは，場の状況を即時的に理解し，テムとして GAIFoT（Geographically distributed Ambientinterface utilizing local Information Flow of Things）を提1a)b)

奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
Information Science, Nara Institute of Science and technology, Ikoma-shi, 630-0192 Japan
nakamura.yugo.ns0@is.naist.jp
yasumoto@is.naist.jp©2015 Information Processing Society of Japan

案し，検討を進めている．GAIFoT では，扱う情報流の高次利用を想定し，図 1 に示す 3 段階でスケールする多層型アーキテクチャを採用する．なお，Layer1 の地点 (Point)264

「マルチメディアと分散処理ワークショップ」平成27年10月Layer 3City
Layer 2District
Layer 1

Point
実環境
図 1

GAIFoT の実現イメージ

層は住宅や店舗施設などの小規模な領域，Layer2 の地区個々のシステム内で収集した情報の二次利用は考慮されて(District) 層は商店街などの中規模な領域，Layer3 の地域おらず，地域など広い空間でスケールするアンビエントイ(City) 層は地方都市などの大規模な領域 (City) を想定す

ンタフェースは，未だ実現されていない．

る．そして，Layer0 の実空間層のように，地域に分散され今後，ありとあらゆる場所にデバイスが遍在する IoT 時

たあらゆるセンシングデバイスやアクチュエーションデバ

代においては，閉じた空間のみならず，広い空間で人々にイスを統合し，人々の行動を支援する多段階アンビエントインタラクションするアンビエントインタフェースが求めインタフェースを実現する．

られる．本研究では，一次的な利用に留まっていたセンシ

本稿では，GAIFoT の全体構想およびアーキテクチャをングデータを積極的に流通し，様々な規模の空間とそのシ示す．また，GAIFoT 実現に向けた具体的なアプリケーチュエーションに適応したインタラクションにより，人々ションシナリオと検討システムの設計を述べると共に，今を支援する多段階アンビエントインタフェースの実現を目

後の研究課題と展開方針について示す．

指す．

2. 関連研究2.1 アンビエントインタフェース

2.2 地域分散プラットフォーム
地域の事象に応じた情報やサービスを提供し，地域の空間内の人々のコミュニケーションを活発化させる部屋

神経網として機能する分散型の地域ネットワークとして型のアンビエントインタフェースとして Ambient Suite[4]NerveNet[7] が提案されている．NerveNet は，各基地局がの研究がある．この研究では，部屋や人に装備したセンサ分散データベースおよび情報処理機能を持ち，それらが自によりその場の会話状態を推定し，壁や床に配置された律分散的にメッシュネットワークを構築することから，災ディスプレイ群を連動させて，その場に応じた情報を掲害時にも高い可用性を維持する．また，環境に配置された示することで，場および会話の活性化を促進している．ま

センサ群やユーザが所有するモバイル端末と連携する通信た，個々の執務者の状況を認識して照明や空調，BGM なアーキテクチャを採用しており，特定の個人や地域を対象どを最適に制御し，オフィス環境の QoL(Quality of Life;とした選択的な情報配信サービスを実現可能である．

生活の質) を向上するアンビエントオフィスの実現に向け一方，ユビキタス環境に分散した複数の情報やサービスて，知的照明システム [5] や 知的オフィスチェア [6] の研究を集約する水平分散型のアプリケーションプラットフォーが進められている．これらの研究では，執務者の状況に応ムとして PIAX[8] が提案されている．PIAX は，P2P オー

じた環境デバイスの制御によって，疲労抑制と知的生産性バーレイネットワークと分散エージェント機構を統合したの向上を促進している．このように，アンビエントインタプラットフォームであり，ネットワーク上に散在する複数フェースの分野では，部屋や施設などの空間全体をシステのアプリケーションに対して，統一的なオブジェクト操作ム化し，環境の状態に応じてインタラクションするアンビとスケーラブルなオブジェクト探索機能を提供する．そのエントインタフェースの研究が活発に行われており，閉じため，PIAX の活用により，広域のユビキタスサービスをた空間での有効性は十分に示されている．しかしながら，スケーラブルにかつ効率的に実現することが可能になる．

©2015 Information Processing Society of Japan265

「マルチメディアと分散処理ワークショップ」平成27年10月

Layer 3Layer 2

Layer 1

通常ノード
GAIFoT ノード

センシングノード

Layer 1 ノード
スーパーノード

Layer 1（Point 層）

アクチュエーションノード
GAIFoT システム

Layer 2（District 層）
Layer 3（City 層）

Layer 2 仮想ノード
Layer 3 仮想ノード

図 2

GAIFoT の全体構成

これらの研究は，多数のセンサ・アクチュエータを活用

3.2 GAIFoT ノード

したサービスにより，地域社会や個人の生活を豊かにする

GAIFoT ノードとは，センサデータストリーム，映像スことを目指し，地域など広い空間における情報流通を支援

トリーム，位置情報ストリームといった情報流を生成，流する共通基盤システムである．本研究で提案する GAIFoT通，加工，反映する小型の IoT デバイスと定義する．各では，情報流の効果的な流通および活用に焦点を当て，人々GAIFoT ノードは，一定量のストレージと計算機能を有すに対して適応的なインタラクションをもたらすアンビエるものとし，環境に固定された静的なノードであるとする．

ントインタフェースの検討を進めるとともに，これらのプ

GAIFoT ノードには，基本ノードとスーパーノードというラットフォームとの連携による耐災害性，情報集約効率の役割の異なる２種類のノードが存在し，GAIFoT では，各向上を念頭に置き，よりスケーラブルかつフレキシブルなノードの資源状況や通信環境に応じて動的に役割が選択さ地域システムの実現を目指す．

れるアーキテクチャを実現する．各ノードの機能分類を以3. GAIFoT の提案
3.1 コンセプト

下に示す．

( 1 ) 基本ノード
基本ノードは，情報流を生成するセンシングノード

GAIFoT の全体構成を図 2 に示す．GAIFoT は，Layer1とその情報を基に実世界に作用するアクチュエーショ

か ら Layer3 の GAIFoT シ ス テ ム と 実 空 間 に 遍 在 す る

ンノードの 2 種類に大きく分別される．センシング

GAIFoT ノードから構成される地域分散型アンビエン

ノードは，センサやカメラを有し，音や画像といったトインタフェースである．GAIFoT では，地域で時々刻々センシングデータ流に対して，一定間隔で時空間メタと生成される情報流のローカルでの一次利用に加えて，高データを付加し，他のノードに流通する機能を持つ．

度な二次的な利用，三次的な利用（高次利用）を想定し，地

一方，アクチュエーションノードは，LED やディスプ

点 (Point)，地区 (District)，地域 (City) の 3 段階でスケーレイなど，空間に作用するインターフェースを有し，ルする多層型アーキテクチャを採用する．従来は特定のシセンシングデータに基づく適応的な情報掲示や，協調ステムだけのために収集され，一次的な利用に留まってい動作による行動支援を行う機能を持つ．各基本ノード

た地域情報流を積極的に流通させることで，より大きなスは，自身のデバイスタイプや計算機能，ストレージ残ケールでの高次利用を促進し，地域全体としての魅力向上量などを「ノード資源情報」として保有する．また，および付加価値の創造に寄与する仕組みの実現を目指す．

自身の備えるセンサやアクチュエータを用いた振る舞そして，様々な規模の空間とそのシチュエーションに適応いを「イベント情報」として保有する．GAIFoT シス

したインタラクションにより，人々を支援する多段階アン

テム下において，各ノード間が自律分散協調し，アプビエントインタフェースを実現する．

リケーションの要求に応じてイベントを組み合わせ，情報流を生成，流通，加工，反映することにより，現©2015 Information Processing Society of Japan266

「マルチメディアと分散処理ワークショップ」平成27年10月

在の状況に応じたリアルタイムなインタラクションを実現する．

Layer 1

国立競技場誘導アプリ( 2 ) スーパーノード
スーパーノードは，通常ノードとしての機能に加えて，配下の各ノードの情報を管理し，集約する機能を持つ．そのため，Layer1 スーパーノードが配下の基本ノードを管理し，Layer2 スーパーノードが配下のLayer 2

Layer1 スーパーノードを管理するというように，ツ品川ベイエリアナビ

リー構造のノード管理を実現する．また，各 GAIFoT

Layer 3

オリンピック主要エリアナビ

システムには，１台以上のスーパーノードが存在し，「システム資源情報」や「サービス情報」といった情© OpenStreetMap and contributors

報もスーパーノードが管理する．
「システム資源情報」
図 3とは，自身のシステムで扱っている情報流のタイプや

GAIFoT の展開イメージ

システム全体としての計算機能，ストレージ残量などの情報であり，「サービス情報」とは，GAIFoT システムが提供するアプリケーションに関する情報である．

Step 1GAIFoT ノードの基本モジュール実装

3.3 GAIFoT システム
GAIFoT システムは，管轄の範囲に分散された複数のGAIFoT ノードの組み合わせによって構成される．地点

Step 2-1

Step 2-2

GAIFoT システム（Layer 1）の構築

キラーアプリケーションの作成
人流誘導照明A(Point)，地区 (District)，地域 (City) 層の各 GAIFoT シス
テムで提供されるアプリケーションの例を以下に示す．

( 1 ) Layer1：Point 領域

天井照明の調光等

人流誘導映像SA

映像入力装置館内監視カメラ等

人・魚・動物が移動する，水が流れる等

映像出力装置

Step 3

Step 2-3

アーキテクチャの詳細設計

Layer 1 の実証実験

プロジェクター・ディスプレイ等

環境センサ群音（マイク）・距離（赤外線センサ）

AASS

音声出力装置プロジェクター・ディスプレイ等

センシングノードA

アクチュエーションノード

Layer 1

国立競技場誘導アプリ

Layer1 の GAIFoT システムでは住宅や店舗施設，車内などの小規模な領域を想定し，空間に存在する人々の行動を支援するアプリケーションを実現する．

Layer 2

品川ベイエリアナビ

Step 4

Step 5

GAIFoT システム（Layer 2,3）の検討

Layer 2,3 の実証実験

例えば，多数の IFoT ノードが存在する住居環境にお図 4

けるホームライフ支援や巡回型屋内施設における移動支援，車内における運転支援などが挙げられる．

( 2 ) Layer2：District 領域
Layer2 の GAIFoT システムでは商店街，駐車場なLayer 3

オリンピック主要エリアナビ© OpenStreetMap and contributors

GAIFoT の実現に向けたステップ

4. GAIFoT システムの具体例と実現計画
4.1 構想どの中規模な領域を想定し，Layer1 の GAIFoT で生2020 年に開催が予定されている東京オリンピックに向成された情報流を組み合わせ，空間としての質を向上

けて，情報処理を活用した課題解決の取り組みが活発化しさせるアプリケーションを実現する．例えば，商店街ている．中でも，訪日観光客の増加による地域の各所におの各スポットにおける混雑状況に応じた群衆行動の把ける混雑や渋滞の発生は喫緊の課題であり，それらを解決握および誘導支援，運転主の運転能力と空きスペースするためのインテリジェンスなシステムが求められてい状況に応じた駐車スペース推薦および駐車場整備などる．本研究では，GAIFoT の適用先として，2020 年開催が挙げられる．の東京オリンピックにより訪日観光客の大幅な増加が見込( 3 ) Layer3：City 領域

まれている地域を想定し，リアルタイムな人口密度，交通

Layer3 の GAIFoT システムでは地方都市などの大状況などの情報を含む様々なストリームデータを集約，編規模な領域を想定し，Layer2 の GAIFoT で生成され纂して人々の移動を支援する地域分散アンビエントインタ

た情報流や SNS 等から発信されるリアルタイムな情フェースシステムの実現を目指している．例として東京オ報を組み合わせ，地域の魅力を高め付加価値を与えるリンピックの競技会場周辺を対象とした GAIFoT の展開

アプリケーションを実現する．例えば，各観光名所のイメージを図 3 に示す．このように，各地に GAIFoT シス

混雑状況と周辺の渋滞状況に応じた観光ナビゲーショ

テムを導入し，様々なノードが各地点で取得した動画や空ンおよび観光プランの推薦，地域全体の交通状況に応間情報をローカルで処理し，駅や競技場周辺のリアルタイ

じた信号機制御による事故防止，交通安全支援などがムな混雑状況に応じて人々を案内，誘導するナビゲーショ挙げられる．

ンアプリを開発する．

©2015 Information Processing Society of Japan267

「マルチメディアと分散処理ワークショップ」平成27年10月

人流誘導照明A

天井照明の調光等

人流誘導映像SA

映像入力装置館内監視カメラ等

人・魚・動物が移動する，水が流れる等

映像出力装置プロジェクター・ディスプレイ等

環境センサ群音（マイク）
・距離（赤外線センサ）

AASS

図 5

音声出力装置プロジェクター・ディスプレイ等

センシングノードA

アクチュエーションノード

GAIFoT システム (Layer1) の活用例:回遊型屋内施設

4.2 実現計画
GAIFoT 実現に向けた研究開発ステップを図 4 に示す．

り，人々に対して柔軟に情報を提示する分散協調型アクチュエータの実現を目指す．

本研究では，まずはじめに，人流を把握，誘導する GAIFoTノードの基本モジュールを実装する．そして，開発した4.4 検討課題

ノードを用いて，空間内の人流状況をセンシングし，状況現在，GAIFoT の開発は，基本機能および活用シナリオに応じて人々を誘導する GAIFoT システム (Layer1) を構のブラッシュアップを進めている段階にある．GAIFoT の築する．その後，各所で収集された情報流を集約，編纂し，実現に向けた今後の検討課題を以下に示す．

地区・地域レベルの範囲で人流を誘導する GAIFoT システ( 1 ) 人流状況を把握するセンシング技術

ム (Layer2, Layer3) の検討を進める．

( 2 ) 人流を誘導する技術，情報提示手法( 3 ) 動的な機能割り当てを実現するメカニズム

4.3 人流を誘導する GAIFoT システム (Layer1)
GAIFoT システム (Layer1) の実現イメージを図 5 に示
す．本システムは，空間内の人流状況に応じて人々を誘導し，屋内施設の混雑を緩和することを目的としたアンビエ( 4 ) 情報流を階層的に集約する技術( 5 ) 情報流を階層的に編纂する技術

5. おわりにントインタフェースシステムである．空間には，人流を把本稿では，情報流とアンビエントインタフェースの概念握するためのセンシングノードと人流を誘導するアクチュに着目し，湧き出る情報流の処理および状況に応じたイエーションノードを複数配置し，それらのノードを相互にンタラクションをクラウドレスで実現するシステムとし連携させることにより，状況に応じた屋内ナビゲーションて GAIFoT（Geographically distributed Ambient interfaceを実現する．本システムにおける各ノードのセンシング・utilizing local Information Flow of Things）を提案し，そアクチュエーション機構の設計を以下に記す．のコンセプトとアーキテクチャを述べた．そして，GAIFoT( 1 ) 人流センシング機構の具体的なユースケースおよび，実現に向けた検討課題と人流センシング機構では，マイクや赤外線センサ，監今後の計画を示した．

視カメラから取得したストリーム情報を基に，その場今後は，地域でスケールする多層型アーキテクチャやにおける人の数，移動速度，場の盛り上がりなどを解動的機能割り当てアルゴリズムの詳細設計を行うと共に，析することによる人流把握の実現を目指す．

GAIFoT ノードを試作し，具体的な施設に適応した GAIFoT( 2 ) 人流アクチュエーション機構システムの開発を進めたいと考えている．そして，GAIFoT

人流アクチュエーション機構では，複数の LED やディシステムを実際の施設や商店街に導入した実証実験を行スプレイ，プロジェクターをアクチュエータとしてい，地域において提案する GAIFoT が有効なアンビエント採用する．そして，それらを協調連携させることによインタフェースとして機能するかどうかを検証する．

©2015 Information Processing Society of Japan268

「マルチメディアと分散処理ワークショップ」平成27年10月

謝辞 本研究は，CICP（想像力と国際協力を育む情報科学教育コア「プロジェクト型研究」）の助成によって行われたものである．ここに記して謝意を表します．
参考文献
[1]

[2]
[3]
[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

安本慶一，山口弘純：多数のデータストリームを実時間で融合・編纂し利活用するための次世代「情報流」技術，情報処理，Vol. 10, No. 2, pp. 287–302 (2014).
InfoFlow(情報流) プロジェクト，http://www.infoflow.org.
竹村治雄：アンビエントインタフェース技術の動向，人工知能学会誌， Vol. 28, No. 2, pp. 185–193 (2013).
藤田和之，高嶋和毅，伊藤雄一，大崎博之，小野直亮，香川景一郎，津川翔，中島康祐，林勇介，岸野文郎：Ambient
Suite を用いたパーティ場面における部屋型会話支援システムの実装と評価，電子情報通信学会論文誌，Vol. J96-D,
pp. 120–132 (2013).
三木光範，加來史也，廣安知之，吉見真聡，田中慎吾，谷澤淳一，西本龍生：実オフィス環境における任意の場所にユーザが要求する照度を提供する知的照明システムの構築，
電子情報通信学会論文誌，Vol. J94-D, No. 4, pp. 637–645(2011).
清川清，畠中理英，細田一史，岡田雅司，繁田浩功，石原靖哲，大下福仁，角川裕次，栗原聡，森山甲一：オーエンス・ルイス: アンビエント環境制御を用いた知的オフィスチェアの提案，システム制御情報学会誌，Vol. 56, No. 1,
pp. 14–20 (2012).
Inoue, M., Ohnishi, M., Peng, C., Li, R. and Owada, Y.:
NerveNet: A Regional Platform Network for ContextAware Services with Sensors and Actuators, IEICE
TRANSACTIONS on Communications, Vol. E94-B,
No. 3, pp. 618–629 (2011).
Teranishi, Y.: PIAX: Toward a Framework for Sensor
Overlay Network, In Proc. of CCNC, pp. 1–5 (2009).

©2015 Information Processing Society of Japan269