「マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2021)シンポジウム」 令和3年6月-7月

人の知覚の集合知による参加型 IoT センサ調整プラットフォームの設計
松田 裕貴1,2

中村 優吾3

諏訪 博彦1

安本 慶一1

概要：数え切れないほどの IoT デバイスが我々の生活環境に溶け込み，人や環境を絶え間なく観測・把握
したうえで多様なサービスを提供できるようになっている．しかしながら，IoT センサが観測する情報と人々が知覚する情報は完全に一致するものではないため，その相違がサービスの質に影響を与える可能性がある．この問題を解決するため，本研究では，街ゆく人々の「知覚」を参加型センシングの仕組みで収集するとともに，IoT センサデータと組み合わせることにより，人の知覚を理解できる IoT（Internet of“Perception-aware” Things：IoPT）を実現することを目指している．本稿では，まず本研究における仮定の是非を確認するための予備調査を実施した．その結果，IoT センサと人の知覚には一定の関係性はある
ものの差異が存在すること，人の知覚はその人や社会の状況によって大きく変動することが明らかとなった．この結果に基づき，本研究のコンセプトを実現するための参加型 IoT センサ調整プラットフォームの設計を行うとともに，達成に向けての解決するべき課題について整理する．

Design of Participatory IoT Sensor Tuning Platform
Utilizing Collective Human Perception
YUKI MATSUDA1,2

YUGO NAKAMURA3

HIROHIKO SUWA1

KEIICHI YASUMOTO1

センサが ｢観測｣ する世界

人々が ｢知覚｣する世界

1. はじめに（騒音レベル等）

ふつう …

70 dB

る，あるいは複数の IoT デバイスを我々自身が持ち歩くことが当たり前の「世界観」がそう遠くない未来にやってくうるさい …

ることが予想される．多数の人々が生活する都市環境にお

…

どうやって

いてはより顕著であり，様々な企業・自治体・個人の有す
IoT

る IoT デバイスが街に設置され，街中から絶えずデータが生みだされる状況が想定される．そうした種々の IoT デバ

大きい音だ
荘厳だね！

Lv.2

80 dB

騒々しい！
不快だなぁ...

…

知覚

切れないほどの IoT デバイスが我々の生活環境に設置され

Lv.5

センシング

Internet of Things（IoT）の技術革新はめざましく，数え（体感騒音レベル等）

人 と IoTの間を
埋めるか？

街の人々

図 1 本研究のモチベーション（IoT と人の観測する世界の相違）

イスから得られるデータを活用し，スマートシティサービ
ス（例えば，観光ナビゲーション）を提供するにあたって，

現状提供・開発されているサービスでは IoT センサデー

いかに実際に使用する「人」に寄り添ったサービスを提供

タに基づく環境情報が用いられることがあるが，人間のできるか？という観点は，スマートシティの概念を人々に「知覚」は騙されやすく，機械的に正しいデータが必ずし受容してもらえるかの重要なファクターであると考える．

も人の「体感」と一致するとは限らない．騒音レベルを例に上げると（図 1），混雑している寺（70dB）と滝に程近123奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
国立研究開発法人科学技術振興機構 さきがけ，JST PRESTO
九州大学，Kyushu University© 2021 Information Processing Society of Japanい寺（80dB）において，環境センサは騒音レベルを測定可能であるが，その状況は理解できないため，単純に音量という軸で比較することになる．これに対し人の感じる「騒― 591 ―

音」は，環境音によって与えられる不快感の影響を受け人の知覚する環境情報が変化すると考えられる（この例では，体感の騒音レベルが前者は「騒がしい」，後者は「荘厳だ」というように，実測データと体感が入れ替わる可能性がある）．これは，温湿度，混雑度，安心感，快適性，景観のよさなど，人が感覚器官を通じて認識する様々な対象につい混雑してるとはあまり感じないなて同様に生じると考えられる．実際に，日本気象協会*1 は，

僕は混雑してると感じた

機械的に取得された気象データに加えて，体感温度指数や不快指数といった，人の体感に近い情報を独自に提供して回答者いる．このことから，人にとってサービスがより有用なものとなるためには，IoT センサが人の知覚を理解し，人に寄り添ったデータを出力可能となることが今後求められる

RGBT Crowd Counting
データセットと考えられる．
・
・
・

ランダムに
組を選択・提示

人数順
ソート

・
・
・

こうした人の知覚を集める方法として，SNS のデータ

人数：多を蓄積・分析することによるソーシャルマイニングや，実60枚の写真際にその場にいる人に直接データを提供してもらうユー
ザ参加型センシングといったアプローチが提案されてき

人数：少

4枚の写真
x 15組

図 2 予備調査の概要

た [1], [2], [3]．しかしながら，ソーシャルマイニングは，

Frequency (number of photos)

日和見的に発信されるユーザの投稿から情報を汲み取る仕組みであるため，意図する場所・タイミングでのデータ収集が困難という問題が存在する．また，参加型センシング
は人にデータ提供を依頼できるという強みがあるものの，人が居ない場所のデータが取得できないという問題が依然として存在する．
本研究では，街ゆく人々の「知覚」を参加型センシン

8
7
6
5
4
3
2
1
0

10-20 20-30 30-40 40-50 50-60 60-70 80-90

90-

Number of people (label in RGBT Crowd Counting dataset)

グの仕組みを活用しつつスパースに収集するとともに，対応する場所の IoT センサデータと組み合わせることに

図 3

予備調査に使用する写真に映り込んでいる人数の分布

より，人の知覚を理解できる IoT，すなわち Internet of“Perception-aware” Things（IoPT）を構築するためが写真の場所に居る場合に，混雑していると感じるかどうの基盤実現を目指している．本稿では，まず本研究におけか？」という質問に 8 件法（0：全く感じない〜7：とてもる仮定の是非を確認するための予備調査を実施した．その感じる）で回答するというものである．

結果，IoT センサと人の知覚には一定の関係性はあるもの提示する写真は，RGBT Crowd Counting データセッの差異が存在すること，人の知覚はその人や社会の状況に

ト [4] の中から，一人称視点で撮影された人の往来する街

よって大きく変動することが明らかとなった．この結果にの写真という条件のもと 60 枚を選定した．また，各写真基づき，本研究のコンセプトを実現するための参加型 IoTについて画像中に映っている人数がラベルデータとして付センサ調整プラットフォームの設計を行う．

与されている（このラベルを画像認識等で正確に推定することが想定されている）ため，本調査における「IoT の観

2. 予備調査

測する世界」データとして使用する．なお，写真に映り込本研究で想定する，IoT センサと人の知覚の間の差異が実際にどのような形で現れるのかを確認するため，予備調んでいる人数は図 3 に示すとおり 10〜120 名の間でばらついている．

査を実施した．サンプル数を十分に確保するために，調査

本調査では，上述の 60 枚の写真の中から 1 名の回答者にはクラウドソーシングによって実施した．オンライン環境

つき 4 枚の写真を提示し，それらに対する回答を依頼する

での回答が可能である題材として，本調査では「視覚」で捉こととした（図 2）．4 枚の写真は，写真を人数ラベル順にえる「体感混雑度」を選択した．具体的なタスクは，図 2

ソートし分割した 4 群からそれぞれ 1 枚ずつ抽出することに示すように，ある街の様子を撮影した写真を与えて自身で，回答者による人数の偏りを小さくするようにした（結が実際にその場所にいることを想定してもらい，「あなた果として，被りのない 15 組の写真セットが得られる）．ア
ンケートシステムは，15 組の写真セットからランダムに 1*1

https://tenki.jp/© 2021 Information Processing Society of Japan

組を回答者に提示する．

― 592 ―

Perceived crowdedness degree

7
6
5
4
3

(a) 状況指定文《コロナ後》

2
1
0
20

40

60

80

100

120

Number of people (label in RGBT Crowd Counting dataset)
図 4

人数ラベルと体感混雑度の関係（状況指定なし）

調査には Yahoo!クラウドソーシング*2 を使用し，2021(b) 状況指定文《コロナ前》

図 5 状況指定文年 5 月 3 日〜4 日に合計 1,100 人の回答者にタスクを依頼した．事前処理として，不適切回答を除去するスクリーニ
7

により，937 人分（3,748 サンプル）の有効回答を得た．実

6

Perceived crowdedness degree

ング（4 問中 3 問以上の同一回答を条件とした）を施すこと
際の人数と体感混雑度の関係を図 4 に示す．横軸はデータセットの人数ラベルデータ，縦軸は本調査で収集した体感
混雑度，プロットの円の大きさは回答の頻度を表している．
人数ラベルデータと体感混雑度データの相関分析の結果，相関係数は r = 0.56（p = 0.00）となり，弱い正の相関があることが確認された．一方，人が知覚した情報は非常に大きなばらつきを有するものであることも確認できる．こ

5
4
3
2
1
0

のばらつきは，提示する写真の道幅や人の距離によって人20大きいことが要因の一つと考えられる．このばらつきは，

40

60

80

100

120

Number of people (label in RGBT Crowd Counting dataset)

数以上の情報を解釈していることや，その解釈の個人差が

図 6 人数ラベルと体感混雑度の関係（状況指定あり：コロナ後）

本研究で仮定するセンサデータと知覚データの逆転現象を生じさせる一因になると考えられる．また，回答の分布が7Perceived crowdedness degree

グラフ左上にシフトしていることも確認できる．この点について，本調査のタスク最終問として設けた本調査に対する感想（フリーテキスト形式）の回答結果を確認したところ，複数の回答者が「新型コロナウイルス感染症」に関して言及していた．本調査期間は東京・大阪・京都・兵庫に緊急事態宣言が発令されている期間であったため，感染症を意識した回答が暗黙的になされていた可能性がある．
上記結果を受け，新型コロナウイルス感染症による影響がある状況（以降，コロナ後）／ない状況（以降，コロナの状況指定文を追加した．提示する写真セットは上記と完

5
4
3
2
1
0
20

前）を回答者に想像してもらった上での追加調査を実施した．それぞれの状況を想像してもらうために，図 5(a)，(b)

6

40

60

80

100

120

Number of people (label in RGBT Crowd Counting dataset)

図 7 人数ラベルと体感混雑度の関係（状況指定あり：コロナ前）

全に同一である．状況ごとに別のクラウドソーシングタス

603 人分（2,412 サンプル）の有効回答数を得た．各状況

クを作成し，2021 年 5 月 6 日・7 日に回答者 1,100 人ずつ

における実際の人数と体感混雑度の関係を図 6 および図 7にタスクを依頼した．上記同様の不適切回答スクリーニに示す．コロナ後を状況指定した場合（図 6）に関しては，ングを施した結果，それぞれ 834 人分（3,336 サンプル），

調査実施期間に回答者がすでに置かれている状況とほぼ同*2

https://crowdsourcing.yahoo.co.jp/© 2021 Information Processing Society of Japan

等の状況を想像することを指示しているため，状況指定な― 593 ―

Frequency (% of answer)

30%

IoTセンサ X

写像 f : X→Y

x0

20%

？

x1
x2

10%

0%

0

図 8

1

2

3

4

5

Perceived crowdedness degree

6

xn

7

人の知覚 Y

y0
y1
y2
yn

？
人や社会の状況 S0

S1

状況指定（コロナ後）における回答の分布
図 10

t0
t1
tn

IoT センサと人の知覚の関係

Frequency (% of answer)30%

3. 参加型 IoT センサ調整プラットフォーム

20%

予備調査の結果から，IoT センサを活用しつつも人に寄り添ったスマートシティサービスを提供可能とするためには，

10%

人の知覚を機械的に得られるデータから推定する必要があ0%
図 9

ることが示された．本研究では，人の知覚を IoT センサへ
0

1

2

3

4

5

Perceived crowdedness degree

67と教え込むことによって人の知覚を理解できる IoT，すなわ
ち Internet of “Perception-aware” Things（IoPT）

状況指定（コロナ前）における回答の分布を構築するための参加型 IoT センサ調整プラットフォームを提案する．

しの場合（図 4）と同様の結果が得られた．これに対して，
コロナ前を状況指定した場合（図 7）に関しては，その他

3.1 人の知覚による参加型 IoT センサ調整手法とは大きく異なる回答分布が得られた．

人の知覚による IoT センサの調整は，IoT センサ（IoT

そこで，これら 2 つの状況における回答分布（図 8，図 9）が観測する世界）と人間の知覚（人間が観測する世界）のが有意に変化しているのかを 2 群間の統計検定によって確写像を構成することといえる．しかし前述の通り，人の知認する．まず，不適切回答スクリーニングによって各写真

覚にはばらつきがありかつ状況や時間によって大きく変動に対する回答数が各状況で異なっているため，それらが一するものであることから，写像は図 10 に示すように動的致するようランダムサンプリングを行った結果，回答数がに変化すると想定される．そこで，街ゆく人々の「知覚」

一致している 2,412 サンプルをそれぞれ得た．次に，各分を参加型センシングの仕組みを活用しつつスパースに収集

布の正規性を確認するため，有意水準 0.05 にてコルモゴロ

するとともに，対応する場所の IoT センサデータと組み合フ・スミルノフ検定（Kolmogorov-Smirnov Test）を行っわせることにより，IoT センサと人の知覚の間の関係性をた結果，いずれも p = 0.00（p < 0.05）となった．各分布モデル化することでこの課題を解決する．

ともに正規性が認められなかったため，有意水準 0.05 のマ

図 11 に手法の概要を示す．まず，街に実際に居る人々

ンホイットニーの U 検定（Mann-Whitney U Test）によっを対象とした電子アンケートを，一般市民が利用する端末て 2 群間の比較を行った．結果は，p = 0.00（p < 0.05）と（スマートフォン等）を介して配信し人の知覚データを収集なり，コロナ後・コロナ前における人の体感混雑度の間にする．ここで得られる人の知覚データは，間隔尺度といっは有意差が認められた．この結果から，人の知覚が自身がた定量的データや自由回答（テキスト形式）といった定性

置かれた状況によって変動することが示された．

的データを想定している．定量的データについては，図 11以上の結果から，次の 2 点が明らかとなった：

右上に示すように，人の知覚データを「ばらつき」を包含• IoT センサと人の知覚には一定の関係性はみられるもする分布として取り扱う．また，定性的データに関してはのの，人の知覚は大きなばらつきを有するものである

4 章にて示す感性工学の手法を取り入れることで数値化しため IoT センサとの相違が生じる状態が発生する．

たうえで取り扱う．さらに，同地点における都市環境に設• 人の知覚は人や社会の状況（コンテキスト）によって置された IoT センサデータや都市属性，人・社会のコンテ

有意に変化することから，IoT センサとの関係性も動

キストを入力し，人の知覚データを正解とする IoPT モデ

的に変化する．

ルを構築する．なお，構築するモデルは，入力に対してひ
とつの推定値を出力するのではなく，ばらつき情報を保持© 2021 Information Processing Society of Japan― 594 ―

1）導入フェーズ

知覚データ

IoT

入力データ

都市
ばらつきを包含する分布データ等

センサ
データ等

都市属性等

知覚データ

X

Y

y = f (x)

個人属性等
何も提供しないョ

出力値

入力データ

知覚データ

（確率ベクトル）

y1

x2

y2

x3

y3

スマートシティ
サービス等

街の人々

学習
分布形状
を比較する
損失関数

…

xn

推定知覚データ

サービス

2）知覚獲得フェーズ
…

…

x1

IoTセンサ群

構築済みモデル

入力データ

知覚データ

X

ym
フィードバックY

コンテキスト図 11 人の知覚による参加型 IoT センサ調整手法

知覚データ
推定知覚データ

知覚データを提供するョ

したデータ表現によって結果を出力する．例えば，図 11

IoTセンサ群

右下に示すように，分類モデルにおける出力信号（活性化サービス
スマートシティ
サービス等

街の人々

3）運用フェーズ

関数によって導出される各クラスの確率ベクトル）を用いて分布を表現することなどが考えられる．また，知覚デー

入力データ

タの収集はモデル構築後も継続し随時モデルをアップデー

知覚データ

X

トすることにより，人・社会のコンテキスト変化によるモY

再学習

デルの劣化を防ぐ仕組みをもたせる．

変化後の
知覚データ

コンテキスト

3.2 プラットフォームの振る舞い設計

知覚データ

コンセプト
ドリフトを
検知

Y’

推定知覚データ

人の知覚による参加型 IoT センサ調整手法を時系列で整たまに知覚データを提供するョ

理すると，1 ) 導入フェーズ，2 ) 知覚獲得フェーズ，3 ) 運用

IoTセンサ群

フェーズ，の 3 段階が存在すると考えられる．本稿で提案

図 12

街の人々

サービス

参加型 IoT センサ調整プラットフォームの振る舞いするプラットフォームに求められる役割は各段階において異なると想定されるため，本節では IoT センサ調整の進行
度ごとのプラットフォームの振る舞いを設計する（図 12）．

えられる．また，知覚データの問い方については，直1 ) 導入フェーズ

接的に質問を投げかけるだけでなく，回答することのある環境に IoT センサを導入したばかりの初期段階で対価として体験を提供するゲーミフィケーション [5]ある．この段階では，センサデータ・知覚データが十や，つい回答したくなるナッジ（あえて誤った情報を分に収集できていないため，IoPT モデルは構築できな示して訂正してもらう，等）を導入することで，知覚い．しかしながら，コールドスタート問題を回避する

データの質・量を確保する．IoT データ・知覚データ

ためには，この段階からサービスを提供できることががある程度収集された段階で，IoPT モデルを構築す望ましい．そこで，数式的に定義されたモデル（単純る．全ての条件を網羅したモデルは多量のデータを要

な例では線形モデル）を IoPT モデルの初期状態としするため，条件を限定したモデルを順次構築するととて与える．なお，他の環境ですでに類似条件での IoPT

もに初期状態として与えたモデルを置換していくことモデルが構築済みである場合は，構築済みモデルを初で，段階的な知覚獲得を実現する．

3 ) 運用フェーズ期状態として与えることも考えられる．

構築された IoPT モデルへの置換が十分に進み，主と2 ) 知覚獲得フェーズ
IoT センサからのデータおよび人々から知覚データをして運用される段階である．短–中期的には構築済み蓄積する段階である．知覚データは参加型センシング

モデルでの対応が可能であるが，長期的には人や社会の仕組みを用いて収集するが，収集する知覚の種類やの状況変化による知覚の変化，すなわちコンセプトド

対象環境に応じて，人々の持つパーソナルデバイス

リフト [6] が生じることが想定される．そのため，モ（スマートフォン等）だけでなく，公共端末（インタデル構築後にも知覚データを随時収集することで，コラクティブサイネージ等）も加えて利用することが考

ンセプトドリフトの検出およびモデルの更新を行う．

© 2021 Information Processing Society of Japan― 595 ―

（c）サーバシステム

検知結果

高次コンテキスト構築されたモデル（c3）高次コンテキスト推定機能（c4）IoPTモデル構築機能

結果（c5）コンセプトドリフト検知機能

データベース内データ
推定知覚データIoPTモデル
知覚データベース

IoTセンサデータベース（c1）依頼タスク生成機能（c2）回答信頼性判定機能

属性データ

センサデータ

知覚データ
結果

属性データベース

低次コンテキスト
知覚データ

依頼タスク情報（b1）
スマートシティ
サービス機能（b3）低次コンテキスト推定機能

他の情報源
IoT設置者による入力等（a）ターゲットIoTセンサ（b2）知覚データ収集機能（b）クライアントシステム
サービス提供通知などを介した回答依頼

推定機能

導入フェーズ以降

構築機能

知覚獲得フェーズ以降

評価機能

運用フェーズ以降

提示機能

図 13 参加型 IoT センサ調整プラットフォームのアーキテクチャ

通知等を利用してユーザに配信し回答を依頼する

3.3 プラットフォームのアーキテクチャ設計
人の知覚による参加型 IoT センサ調整プラットフォーム

機能．ゲーミフィケーションやナッジなどを活用のアーキテクチャを設計する．それぞれの構成要素についした回答促進の仕組みや，回答の信頼性判定（c2）て図 13 および以下に示す．

に用いる画面操作ログ収集の仕組みも合わせて有( a ) ターゲット IoT センサ

する．

ある地域に設置された調整対象の IoT センサ．なお，( b3 ) 低次コンテキスト推定機能

IoT センサの集合（環境センサなど），IoT センサデータ

ユーザの行動認識や移動モード認識などによって，を用いて特定の環境情報を推定するシステム（LiDAR

現在のユーザの状況（低次コンテキスト）を推定を用いて混雑度を推定するシステムなど）などが対する機能．

象となりうる．得られたデータは，IoT センサデータ( c ) サーバシステム

ベースに格納される．

IoT センサデータおよび知覚データを集約し，IoPT モ( b ) クライアントシステム

デルを構築するためのシステム．

ユーザ視点での機能（スマートシティサービスを提供( c1 ) 依頼タスク生成機能するシステム）と，プラットフォーム視点での機能（知クライアントシステム（b3）が推定した低次コン

覚データを収集するシステム）の 2 面性を持つシステ

テキストを元に，依頼先（誰に依頼するか），依頼

ム．ユーザが持つパーソナルデバイス（スマートフォ

タイミング（どのタイミングで依頼するか），依ン等）や公共端末（インタラクティブサイネージ）な

頼内容（どのような知覚の回答を依頼するか）を

どのデバイス上で動作するアプリケーションとして実決定する機能．また，過去の回答信頼性判定（c2）

装される．

の結果から，信頼性が低下しやすい状況ではその( b1 ) スマートシティサービス機能

防止機能（報酬の変更，ナッジの適用など）の動

IoPT が観測したデータやその他の情報源から得的な指定を行う．

たデータを元に，ユーザへのスマートシティサー( c2 ) 回答信頼性判定機能

ビス（ナビゲーション機能やチャットボット機能

知覚データの収集結果が信頼できるかどうかを，等）を提供する機能．

回答者の振る舞い [7] や回答内容によって判定す( b2 ) 知覚データ収集機能

る機能．適切な回答であると判断されたデータは，

サーバシステム（c1）が生成した回答タスクを，© 2021 Information Processing Society of Japan― 596 ―

知覚データベースに格納される．

を明らかにしている [14]．

( c3 ) 高次コンテキスト推定機能
複数人に関する低次コンテキストを分析すること

安心感： 安心感は人間の五感にはないが，それらの情報で，高次コンテキスト（社会的な状況）を推定す

から人が解釈した結果と考えられる．夜道の安心感（夜道る機能．

における視認性・見通し）を例に上げると，松本らは照明( c4 ) IoPT モデル構築機能

基準を満たしている街路灯について，十分な視認性効果がIoT センサデータ，低次・高次コンテキスト，属得られる場所と得られない場所が存在することを指摘して性データを入力とし，知覚データをラベルとしたいる [15]．また，小林らは高照度の街路灯よりも低照度の機械学習モデル構築を行う機能．

街路灯を分散的に配置するほうが，夜道の見通しが良くな( c5 ) コンセプトドリフト検知機能ることを確認している [16]．

IoT センサデータや高次コンテキスト（入力デー

感性の数値化タ），知覚データ（ラベル）を過去のモデル構築時

人のある事物に対する感覚・印象・価値観を「感性」と点でのデータと比較することで，大きな変動（コ

定義し取り扱う研究分野として，感性工学がある．例えば，

ンセプトドリフト）を検知する機能．

中村らは，照明刺激を変化させた際の「くつろぎ感」が，心理的指標および生理的指標（脳波や心電）とどのように

4. 関連研究

対応付けられるのかを明らかにしている [17]．飛谷らは，4.1 人の知覚・体感に関する研究

CG で構築した人の素肌の質感が視覚的にどのような印象

人の知覚・体感に着目した研究は，生活環境（住環境やを与えるのかの調査を通じて，素肌の物理特性情報から人乗り物）の設計に関する分野をはじめとし，様々な分野でに与える印象を推定可能にした [18]．このように，直接的

古くから取り組まれている．

に IoT などでセンシングされた情報とは結びつかない高次

体感の数値化な感覚（感性）に関しても，数値化に向けた研究が進めら

体感を数式的に表現する方法としては，ウェーバー・フェ

れている．

ヒナーの法則が知られている．この法則は，感覚量 P は刺激量 I の対数に比例する（P = k log I ，k は定数）ことを

4.2 都市環境センシングに関する研究示すものであり，体感重量や体感音量などはこれに従うと都市環境を対象としたセンシング手法はこれまで多くのされる．以下では，体感の数値化およびその応用に関する提案がなされている．以下では，本研究で取り扱う設置型研究について述べる．

デバイスを用いた都市環境センシング，およびパーソナル

体感振動： 人が知覚できる振動の閾値を振動数 Hz と振デバイスを用いた都市環境センシングについて述べる．

幅 dB の二次元空間上に描くカーブによって表現可能とす設置型デバイスを用いた都市環境センシング

る「Reiher-Meister 感覚曲線」が 1930 年代に提案されて街の様々な場所に設置されたデバイス・センサによる都おり，現代では ISO-2631 などを始めとする国際標準規格

市環境センシングは，センサネットワークなど古くから数としての定義が進められている [8]．しかし，多数の定義は

多の研究が取り組まれてきた．ここでは特に，本稿で題材存在する一方で，曖昧な人の知覚を取り扱うものであることした混雑度や人の動きに関する研究について述べる．混とから，統一的な指標は確立されていない．

雑度や人の動きのセンシングには，Wi-Fi や BLE などの体感温度： 室内に居る人の体感温度を，熱画像データか

電波データ，カメラによる映像データ，測域センサによるら推定される部屋形状や輻射熱，人の姿勢や人自身の温度

点群データなど様々なデータに基づく手法が提案されていといった情報をもとに推定し，空調設備を自動制御する手る．Fukuzaki らは，Wi-Fi のプローブリクエストパケット法を三輪らが提案している [9]．また，三栖らは，室内の温を受信することにより，人流を推定する手法を提案してい度が一定であったとしても照明の色によって体感温度が変る [19]．Nakashima らは，路線バスに搭載されているドラ化することを明らかにしている [10]．

イブレコーダーの車内映像から画像認識による乗車人数の体感音量： 寺田は，ある音を提示した時の体感音量が，提推定手法を提案している [20]．また山田らは，路線バス車

示前・提示中に聞こえる周辺の雑音によって変化すること

内の測域センサにより得られる点群から乗車人数・乗降人

を明らかにしており，この影響を考慮した上で正確な情数を推定する手法を提案している [21]．

報を人に伝えるための音情報提示システムを提案してい設置型デバイスによるセンシングは，ある場所に設置する [11], [12]．

ると常時データ収集が可能であるメリットがありつつも，

体感時間： Karşılar らは，歩行アニメーションの速度の違

長期の運用のためにはセンサの調整（リキャリブレーショ

いによって映像の時間経過の感じ方が異なることを明らか

ンなど）にコストがかかることや，本研究の問題意識であにしている [13]．また長谷川らは，スマートグラス上で再る人の知覚を考慮できていない点においてデメリットがあ生される動画速度が視聴後の作業速度に影響を与えることると考えられる．

© 2021 Information Processing Society of Japan― 597 ―

パーソナルデバイスを用いた都市環境センシング⻑所スマートフォンなど一般人が個人で利用するデバイス（パーソナルデバイス）の普及に伴って，それらのセンサや通信機能を活用した都市センシングが広まりつつある．こ
こでは特に，参加型センシングとソーシャルセンシングに

参加型
センシング

街に居る⼈々に状況を聞くことが可能

設置型
IoTセンシング

設置することで継続的にデータ収集可能

本研究の⽴場

補い合って
解決する

短所
⼈がその場に居ないとデータが取得できない（時空間網羅性の問題）

⼈の「体感・知覚」に合うデータが取得できない関する研究について述べる．
図 14 これまでの技術の長所・短所と本研究の立場

参加型センシング： 参加型センシングは，都市に関する情報収集を，都市に点在する一般人（市民や訪問者）に対しの知覚は想定以上にばらつきが大きいことも明らかとなって依頼する手法である．その多くは，各人の有する自身のた．IoT が人の知覚を具体的に再現するためには，推定しパーソナルデバイス（スマートフォンなど）を用いて情報たい対象の人の状況あるいは属性を限定することが求めを提供することが特徴である．これまで著者らは，スマーられると想定される．この場合，参加型センシングによるトフォンに搭載されている照度センサを用いて，街灯照度

知覚データ収集の網羅性の問題が無視できない．今後のプを推定し夜道の明るさ・安全性を推定する手法を提案してラットフォーム・手法を構築していくにあたっては，いかいる [1]．また，参加型センシングを用い体感情報を収集すに知覚データを少数に抑えつつ効率よく IoT センサ調整をる例として，荒牧・北らは，街なかで位置情報付きつぶや行うかについて検討する必要がある．

きを投稿することにより，街の様相をオノマトペや量的尺

5. おわりに度などで表現する 100 ninmap を提案している [3]．
参加型センシングは人にデータ提供を依頼できるという本研究では，IoT が観測する世界（センシングによって強みがあるものの，人が居ない場所のデータが取得できな得られるデータ）と人が観測する世界（知覚によって解釈いという問題が依然として存在する．

されたデータ）の間に差異が存在する可能性に着目し，こソーシャルセンシング： ソーシャルセンシングは，SNS のの隔たりを埋める仕組みを構築することで，より人に寄り

データを蓄積・分析することによって，社会の様子を明ら添ったスマートシティの実現を目指している．

かにする手法である．Resch らは，人が危険だと感じる街

本稿では，まず我々が仮定する「IoT センサと人が観測の場所を SNS やセンシングデータを元に明らかにする手する世界に差異が存在する」という状況が存在するのかを法を提案している [2]．また，Wakamiya らは，経路案内を確認するため，クラウドソーシングを用いた予備調査を実行う際に人の記憶に残りやすい直感的な推薦経路を，ソー施した．異なる人数が映り込んでいる街の写真に対する体

シャルネットワークや群衆データをもとに生成する仕組み

感混雑度を収集・分析したところ，両者の間に差異が存在を提案している [22]．

することが確認された．また，自身の置かれている状況にしかしながら，ソーシャルマイニングは，日和見的に発よって人の知覚は有意に変動することも明らかとなった．

信されるユーザの投稿から情報を汲み取る仕組みであるた

この予備調査を踏まえ，参加型センシングの仕組みにめ，意図する場所・タイミングでのデータ収集が困難といよって人の知覚を IoT に獲得させる，IoPT（Internet ofう問題が存在する．

“Perception-aware” Things）の概念およびその構築手法について提案するとともに，提案手法を実現するためのプ

4.3 本研究の立場と議論・展望

ラットフォームの設計を行った．予備調査の結果から，提関連研究を踏まえての，本研究の立場を図 14 に示す．

案手法の実現に対する懸念も明らかとなったため，今後は本研究で取り扱う 2 つの都市環境センシング技術（参加型

プラットフォームおよび IoPT 構築手法の研究を進めていセンシングおよび設置型 IoT センシング）には，それぞれくとともに，それらの懸念点への対応も検討する．

図 14 に示すような長所・短所がある．本研究は，設置型
謝辞

IoT センサに人の知覚を教え込むアプローチを取ることによって，設置型 IoT センサがあたかもその場に人がいるか

本研究の一部は，JST さきがけ（JPMJPR2039）の助成を受けて行われたものです．

のように都市環境センシングを実行することを可能とするものである．つまり，本来その場所にいる「人」がするし参考文献かなかった知覚データの生成を「IoT」にオフロードする[1]

ことにより，参加型センシングのパフォーマンスを向上させることが期待できる．また，参加型センシングで継続的[2]な知覚データ収集を行うことで IoPT モデルの更新が可能となるため，両手法のハイブリッド運用は有用と考える．
しかしながら，本稿でおこなった予備実験の結果から人© 2021 Information Processing Society of Japan― 598 ―

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