一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE
OF ELECTRONICS,
社団法人 電子情報通信学会
INFORMATIONAND COMMUNICATIONENGINEERS
THE INSTITUTE
OF ELECTRONICS,

信学技報
IEICE 信学技報
Technical Report
SC2018-38(2019-03)
TECHNICALREPORT OF IEICE.

INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

コグニティブ API による特徴量を用いた宅内コンテキスト認識
手法の提案
陳

思楠†

佐伯

幸郎†

中村

匡秀†,††† 神戸大学 〒657–8501 神戸市灘区六甲台町 1–1†† 理化学研究所・革新知能統合研究センター 〒103-0027 東京都中央区日本橋 1-4-1
E-mail: †chensinan@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
あらまし近年，深層学習技術の発展によって，マルチメディアデータを活用したコンテキスト認識技術が有望視されている．我々は，この技術をスマートホームにおける宅内のコンテキスト認識に使うことを考える．一般に宅内コ
ンテキスト認識では，世帯ごとに部屋のレイアウトや環境，認識したいコンテキストの要求が異なるため，世帯ごとに独自の認識モデルを構築する必要がある．このとき，深層学習を利用するアプローチでは，非常に多くの訓練デー
タが必要になり，一般家庭で実施するのは事実上不可能である．本研究の目的は，一般家庭で導入可能な画像を活用したコンテキスト認識手法を開発することである．提案手法では，汎用的な画像認識を行うコグニティブ API を活用
し，画像内に認識される情報をテキストとして取り出す．これを特徴量として，通常の教師あり機械学習にかけることで，コンテキストを分類する．深層学習を用いるアプローチに比べて，提案手法では，コグニティブ API が提供する汎用的な画像認識と軽量な機械学習を利用する. これにより，各世帯に特化したコンテキスト認識をはるかに少ないエフォートで実現できる．
キーワード コンテキスト認識，画像，コグニティブ API，機械学習

Proposal of home context recognition method using feature valuesof cognitive API
Sinan CHEN† , Sachio SAIKI† , and Masahide NAKAMURA†,††† Kobe University Rokkodai-cho 1–1，Nada-ku，Kobe，Hyogo 657–8501 Japan†† Riken AIP 1-4-1 Nihon-bashi, Chuo-ku, Tokyo 103-0027 Japan
E-mail: †chensinan@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
Abstract The emerging deep learning technology is a promising means for context recognition with multimedia
data. We are interested in using the deep learning with images for context recognition in smart homes. In the homecontext recognition, the room layout, the environment, and the contexts to be recognized are diﬀerent from one
household to another. Therefore, a unique recognition model is required for every diﬀerent household. For this, if
we take a naive approach that uses the deep learning directly, a huge amount of labeled images are required, which
is practically impossible for general households. The goal of this research is to develop an image-based context
recognition method that is aﬀordable at home. In the proposed method, we exploit a cognitive API which performs
general image recognition, and retrieve the information within the image as text. By using the text as features,
we classify the context with ordinal supervised machine learning. Compared with the expensive approach withdeep learning, the proposed method uses generic image recognition of the cognitive API, and light-weight machinelearning. As a result, the context recognition customized for every household can be achieved with much less eﬀort.
Key words Context recognition, Image, Cognitive API, Machine learning

-7-

—1—

This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.

Copyright ©2019 by

IEICE

宅内で収集した画像を汎用的な画像認識 API に送信し，API

1. は じ め にが認識する画像に含まれる情報（タグ集合）を抽出する．次に，IoT（Internet of Things）技術の急速な発展に伴い，物理空抽出した全てのタグ集合に対して，テキストマイニングを行い，間の様々な情報を収集し，付加価値サービスに活用することが各画像をベクトル化する．最後に，これらのベクトルを軽量な可能になっている．スマートホームの分野では，宅内の居住者

教師あり機械学習にかけ，多値分類モデルを構築する．提案手や環境についての様々な状況（総じて宅内コンテキストと呼ぶ）

法では，深層学習を利用せずに軽量な機械学習を用いるため，を認識する研究が盛んにおこなわれている．宅内コンテキスト

各家庭に特化したコンテキスト認識モデルをはるかに少ないエの例としては，食事をしている，寝ている，テレビを見ている，

フォートで実現できる．

本を読んでいる等といった居住者の日常生活行動によって定義提案手法の有効性を評価するため，研究室内の画像を収集される状況や，電気が消えている，部屋に誰もいない，部屋がして，コンテキストを認識する実験を行った．研究内に定点散らかっている等の宅内の環境状態によって定義される状況等

カメラを設置し，5 秒間隔で画像データを 2 週間撮影・蓄積が挙げられる．

した．認識したいコンテキストとして，全体ミーティング，

従来の宅内コンテキスト認識では，建物内あるいは身体に装掃除，食事，無人，個別ミーティング，遊び，仕事の 7 つを着されたセンサや，家電から得られる数値データを使うこと主定義した．各コンテキストに対して，蓄積した画像からその流であった．例えば，家電の消費電力と居住者の位置から日常

コンテキストに対応する 100 枚を選別してラベル付けした．

行動を認識する研究 [1] や，スマートフォンのセンサを用いて同選別した 700 枚の画像を Microsoft Azure Computer Vision

様の認識を行う研究 [2] が存在する．また，宅内の温度や湿度，

API [6] に送信し，API 認識結果からタグ集合を抽出した．抽

照度などの環境変化値の測定から，宅内の環境状態を学習・推出したタグ集合を文書とみなし，TF-IDF (Term Frequency -定する研究もある [3]．

Inverse Document Frequency) [7] 法を用いてベクトル化した．

その一方で，近年，深層学習（Deep Learning）の発展によっ

最後に，ベクトル化したタグ集合と対応するコンテキストのラベて，画像や音声，動画，テキストなどのマルチメディアデータの

ルを Microsoft Azure Machine Learning Studio [8] に導入し，学習・認識技術が格段に進歩している．そのため，我々はマルMulticlass Neural Network によって認識モデルを構築した．

チメディアデータ（特に画像データ）を活用した新しい宅内コン評価実験の結果に関して，本研究で構築した認識モデルの全

テキスト認識手法の開発に興味をもって取り組んでいる [4] [5]．

体精度 (Overall accuracy) は 0.929 であり，平均精度 (Average

一般的に，画像による機械学習によって宅内コンテキストをAccuacy) は 0.980 という結果になった．そして，各コンテキ

認識しようとする場合，世帯ごとの個別の違いが問題となってストのテストデータのうち，正しく認識できたデータの割合

くる．部屋のレイアウトや存在するオブジェクト，環境の状態(Micro-averaged precision) は 0.929 であり，全体のテストデー

は，世帯ごとに異なるため，同じコンテキスト（例えば食事をしタのうち，正しく認識できたデータの割合 (Macro-averagedている）であっても，画像に映る情報は大きく異なる．また，シprecision) は約 0.924 であった．混同行列（Confusion Matrix）

ステムに認識させたいコンテキストも世帯ごとに異なる．よっを用いた結果によって，全体ミーティングの認識精度は 95.3%，て，世帯ごとに個別の認識モデルを構築する必要がある．単純

掃除は 90.9%，食事は 83.3%，無人は 100.0%，個別ミーティ

なアプローチとして，宅内で収集する画像を直接深層学習にか

ングは 96.0%，遊びは 82.2%，仕事は 100.0% となった．7 つけて，高精度な認識モデルを構築する方法が考えられる．しかのコンテキストのうち，無人と仕事の認識精度が最も高く，食しながら，このアプローチは非常に多くの訓練データと強力な事と遊びの認識精度が低いことがわかった．

マシンパワーを必要とするため，個々の一般家庭で実施するの2. 準は現実的ではない．

備

2. 1 宅内コンテキストの認識

そこで本研究では，画像を活用した宅内コンテキスト認識を一般家庭で実施可能にすることを目的とする．そのためのアプ

宅内コンテキストとは，宅内の居住者や環境に関するあらゆ

ローチとして，まず一般家庭における宅内コンテキスト認識のる状況情報を指す．宅内が現在どんな状況にあるかは，提供すための機械学習フレームワークを提案する．このフレームワー

べきサービスの内容や提供タイミングに対して重要な意味を持

クでは，ユーザが自宅で任意のコンテキストを定義し，データつ．よって，宅内コンテキストをいかに精度良く認識するか，を収集し，機械学習を用いて，コンテキストを認識するためのコンテキストに応じたサービスをいかに提供するか（コンテキ

汎用的な枠組みを提案する．フレームワークでは，データの種

スト・アウェアサービス) は重要な研究課題とされ，特にユビ類や機械学習アルゴリズムは規定せず，深層学習を適用するこ

キタス・コンピューティングの分野で長年研究されてきた．
ユビキタス・コンピューティングでは，ウェアラブルセンサ

とも可能である．
次に，上記のフレームワークの一実装として，コグニティブ

や環境センサ，スマートフォン等から得られる数値データを利API による特徴量を活用した，新たな宅内コンテキスト認識

用して，コンテキストを認識する研究が主流であった．具体的手法を提案する．コグニティブ API とは，画像や音声等のマな例として，ユーザ位置情報と家電消費電力に基づいた宅内生

ルチメディアデータを高度に認識するクラウドサービスの API

活行動認識システム [1] や，スマートフォンを用いた生活行動(Application Programming Interface) である．提案手法では，

認識 [2]， 宅内の環境変化と声掛けに基づく在宅高齢者の日常

-8-

—2—

生活行動センシングシステム [3] などが存在する．これらは各種センサから得られる数値データに対して，ルールや機械学習を適用して，居住者の行動や宅内の状態を推定・判別する．残念ながら従来研究の多くは，専用のセンサを必要とすることや運用の複雑さから，一般家庭に広く普及するには至っていない．
宅内コンテキスト認識は，昨今実用化が著しいスマートホー
ムでの応用が期待される．代表的な応用例として，独居高齢者の見守りや居住者の日常生活リズムの維持向上などがある．

2. 2 画像データを用いた宅内コンテキスト認識
昨今，Web カメラを代表とするカメラデバイスは，低廉化や小型化によって，一般家庭にも容易に導入・設置できるように
図 1 機械学習フレームワークの全体の流れなっている．また，カメラから得られる画像データの情報量は，センサの数値データの情報量に比べて大きい．これらのことか

2. 5 機械学習プラットフォーム

ら，カメラ画像を用いることで，より強力で導入が簡単な宅内

ユーザが自分の用途に応じた機械学習モデルを，クラウド上

コンテキスト認識を実現できる可能性がある．
一般に画像データを認識・理解するためには，高度な画像認識技術が必要であるが，昨今の深層学習の発展・普及によって，実用に耐えうる十分な精度の認識が可能になっている．しかしながら，深層学習を用いて，各家庭に特化したコンテキスト認識モデルを 0 から構築することは，訓練データの準備や計算リに構築，配備できるプラットフォームが登場している．ユーザ
は自らの目的に合わせてデータをアップロードし，多種多様なア
ルゴリズムを組み合わせて独自の機械学習モデルを実験・構築
できる．例えば，Microsoft Azure Machine Learning Studio，Google Cloud Machine Learning Engine [9]，Amazon SageMaker [10] 等が知られている．本稿では主に Azure Machine

ソースの観点から，現実的ではない．

Learning Studio を活用する．

2. 3 画像に基づくコグニティブサービス
コグニティブサービスは，画像や音声，テキストといったマ

3. 宅内コンテキスト認識のための機械学習フレームワークルチメディアデータを認識するクラウドサービスである．一般
的にはクラウドの豊富な計算資源を生かして構築された学習済

3. 1 目

み機械学習モデルによって実装されている．コグニティブ APIは，コグニティブサービスを外部アプリケーションから呼び出して利用するための API である．これによって，大規模で複的

宅内コンテキスト認識を行う際には，世帯ごとの個別性，すなわち部屋のレイアウトや環境の違いを考慮する必要がある．
そのため，機械学習で認識を実装する場合には，世帯ごとにカ

雑な認識処理をアプリケーションに容易に組み込める．
画像を認識するコグニティブサービスは，与えられた画像を解析して，様々な情報を認識・抽出して返す．有名なサービスとして，Microsoft Azure Computer Vision, IBM Watson,

Google Cloud Vision, Amazon Rekognition 等が存在する．認
識・抽出される情報には，顔，年齢，性別，髪型，物体，テキ

スタマイズされた認識モデルを構築する必要がある．また，モデル構築の際にも，利用するデータや認識したいコンテキストの種類，機械学習アルゴリズムも世帯ごとに自由に選べるようにするために，本節では宅内コンテキスト認識を機械学習で実現する際の大まかな流れをフレームワークとして定義する．
フレームワークでは，モデル構築の流れのみを規定し，具体

スト，背景，カテゴリ，場所，色等がある．

2. 4 先行研究：画像に基づくコグニティブ API の宅内セ的なデータの種類やコンテキスト，機械学習アルゴリズムは規定しない．これによって，世帯ごとに異なる様々な要求や制約

ンシングへの適用可能性 [4] [5]
我々は先行研究 [4] [5] において，商用のコグニティブ API にに柔軟に対応することを目的とする．

3. 2 全体の流れ

よって宅内コンテキストの認識が実現できるかを考察した．具提案するフレームワークは次の 5 ステップから成る (図 1)：

体的には，研究室に定点カメラを設置し，ミーティングや食事，遊び等のコンテキストが映り込んだ画像を取得して APIに送信した．そこから抽出された情報をによってコンテキストを推定できるかを調べた．実験では，Microsoft Azure，IBM

Watson，Google の 3 種類の画像認識 API を利用し，各 APIが出力した画像を説明する単語の集合（タグ集合）を分析した．
分析では，タグ集合がオリジナルのコンテキストを反映しているか，同じコンテキストの凝集，異なるコンテキストの分離

STEP1：データの取得
観測対象となる空間に，データを取得するためのデバイス（センサ，カメラ等）を設置し，適当な間隔でデータを収集し，観測期間内でデータの蓄積を行う．

STEP2：データセットの作成
I．コンテキストの定義：空間内で認識したい m 個のコンテキ
スト C = {c1 , c2 , · · · , cm } を定義する．

が可能かを，文書間類似度によって評価した．その結果，API

II．データの選択：各コンテキスト ci ∈ C に対して，STEP1が出力するタグ情報を，そのまま研究室のコンテキスト認識にで蓄積したデータの中から ci を特徴的に反映している n 個の適用しても，十分な性能が得られないことが分かった．

データ data(ci ) = {di1 , di2 , ..., din } を選別し，それぞれに ci

-9-

—3—

よって実装することを考える．画像を入力とする高精度な機械学習モデルを構築する最も強力な手法は，深層学習を利用することである．すなわち，STEP3 の A に深層学習アルゴリズムを用いて M を構築する．図 2 にその概要を示す．しかしながら，この方法は非常に多くの訓練データを必要とすることと，モデルの構築に多大な計算資源を必要とすることから，個別の一般家庭で実施するにはコストが高すぎて現実的ではない．それに対し，図 3 に提案手法の流れを示す．
そこで本研究では，コグニティブ API を活用して，訓練デー

図 2 深層学習に基づく画像を活用した宅内コンテキスト認識の流れ

タの画像に含まれる情報（タグ集合）を抽出し，これを特徴量として軽量な教師あり機械学習にかけ，宅内コンテキストの認識モデルを構築する．2. 4 で述べた通り，タグ集合そのものはコンテキスト認識に使えなかった．これは，API が提供する汎用的な画像認識では，世帯固有のコンテキストを十分に性質づけられなかったことにある．提案手法では，汎用的な画像認識で特徴量を抽出し，これを軽量な機械学習にかけて世帯固有のコ
ンテキスト認識のための識別器を新たに作成する．これによっ
図 3 提案手法の流れて，深層学習を利用する場合に比べてはるかに少ないエフォー
トでのモデル構築をねらう．

のラベルを付ける．本ステップでは，合計 m × n 個のデータか

4. 2 提案手法の流れ

らなるデータセットが得られる．

上記のキーアイデアをフレームワークの STEP3 に適用する．

III．データの分割：作成したデータセットを訓練用とテスト用提案手法は，以下の 3 つのサブステップより構成される．

に分割する．具体的には，各 data(ci ) の n 個のデータを α 個とSTEP3.1：画像認識 API を用いた特徴量抽出n − α 個の 2 つの集合 train(ci ) と test(ci ) に分割する．デー

訓練データ train(ci )(1 ≤ i ≤ n) に含まれる各画像 dij を画像

タセットの分割に関しては，ランダムに分ける方法やホールド

認識可能なコグニティブ API に送信し，API が dij (1 ≤ j ≤ α)

アウト法，交差検定法など，様々な手法がある．

内に認識する単語の集合 T ag(dij ) = {w1 , w2 , w3 , ...} を得る．

STEP3：機械学習による認識モデルの構築

STEP3.2：タグ集合のベクトル化

訓練データ train(c1 ), train(c2 ), ..., train(cm ) を入力として教STEP3.1 で得られた全タグ集合の和師あり機械学習アルゴリズム A を適用し，認識モデル M を構

パスとみなして，各 T ag(dij ) を文書ベクトル Vij = [v1 , v2 , ...]

築する．ここで，M は入力 dij (1 ≤ j ≤ n) に対して，カテゴに変換する．Vij に対して，コンテキスト ci をラベルとして付け

リ ci を出力する多値分類器である．A の代表的なものとして，る．文書をベクトル化する手法としては，TF-IDF, Word2Vec,

ニューラルネットワーク，SVM（Support Vector Machine），

GloVe, FastText, Exponential Family Embeddings 等がある．

決定木（Decision Tree），各種の深層学習手法等が存在する．

STEP3.3：認識モデルの構築

STEP4：モデルの評価

STEP3.2 で取得されたベクトル Vij とそのラベル ci を訓練

テストデータ訓練用 test(c1 ), test(c2 ), ..., test(cm ) を M に入データとして，通常の教師あり機械学習のアルゴリズムを実行

力して，対応するコンテキスト c1 , c2 , ..., cm が出力されるかをし，認識モデル M を構築する．ここで，M は入力ベクトルを評価する．十分に高い精度が得られたら次へ，得られなければ

c1 , c2 , ..., cn に分類する多値分類器である．

以前のステップを見直す．

∪
i,jT ag(dij ) を文書コー

5. 評 価 実 験

STEP5：モデルの配備と運用訓練済のモデル M を保存し，対象の環境からオンラインでア

5. 1 データの準備

クセス可能にする．機械学習プラットフォームには，モデルを本実験では，我々の研究室の一部を定点カメラで撮影し，そWeb サービスとしてクラウド上に配備し，API でアクセスでの画像によって研究室内のコンテキストを認識する．まず，きるようにする機能も備わっている．対象の環境ではデータをフレームワークの STEP1 に従い，カメラは USB カメラを設取得し，M に入力し，得られた出力 c を認識された宅内コンテ

置し，画像はプログラムによって 5 秒間隔で自動的に撮影・キストとする．得られたコンテキストは，宅内の状況に応じた

保存し，2 週間分の研究室内の日常的な状態の画像を蓄積し情報提供や付加価値サービスのトリガに利用される．

た．STEP2-I では，全体ミーティング（all_meeting ），掃除（，食事（eating ），無人（no_people），個別ミーティンcleaning ）4. 提案する宅内コンテキスト認識手法

グ（personal_discussion），遊び（playing ），仕事（working ）4. 1 キーアイディアの 7 種類のコンテキストを定義した．STEP2-II では，7 種類

3. のフレームワークを，カメラから取得する画像データにそれぞれのコンテキストに対して，そのコンテキストをよく示- 10 -—4—

図 4 研究室の各コンテキストの画像例と利用した USB カメラ

表 1 Microsoft Azure Computer Vision API で抽出されたタグの例

上に，Multiclass Neural Network のアルゴリズムを利用して，宅内コンテキスト認識のためのモデルを構築した．

5. 3 モデルの評価
STEP4 のモデルの評価では，はじめにテストデータの各画
像を，STEP3.1, STEP3.2 と同様のやり方で，文書ベクトルに変換する．次にこの文書ベクトルを，STEP3.3 で構築したモデルに入力する．こうして得られた出力と，テストデータにあらかじめ付与されたラベルを比較して，モデルの精度を評価する．
モデルの評価には，以下のメトリクスを利用した．モデルの認識結果に対し，モデルの総体精度（Overall accuracy），平均
精度（Average accuracy），各ラベルのテストデータのうちに正しく認識できたデータの精度（Micro-averaged precision），
全体のテストデータのうちに正しく認識できたデータの精度している代表的な画像 100 枚を手動で選別した．STEP2-III では，各コンテキスト 100 枚の画像を半分に分け，訓練データとテストデータに分割した．

（Macro-averaged precision），各ラベルのテストデータのうちに正しく認識できたデータの再現度（Micro-averaged recall），
および全体のテストデータのうちに正しく認識できたデータの

5. 2 提案手法の実行
フレームワークの STEP3 を 4. 2 の 3 つのサブステップに従って実行する．はじめに，STEP3.1 の画像認識 API を用いた再現度（Macro-averaged recall）を算出する．また，コンテキ
スト毎の精度を見るために，混同行列（Confusion Matrix）を用いて評価する．

特徴量の抽出には，Microsoft Azure Computer Vision API [6]5. 4 実 験 結 果を利用した．訓練データの画像を API に送信し，API の認識実験の結果を図 5 のメトリクス，図 6 の混同行列に示す．

結果よりタグ集合を特徴量として抽出した．表 1 に Microsoft

Azure Computer Vision API で抽出されたタグの例を示す．

図 5 の結果から，提案手法はどのメトリクスに対しても 0.9以上の高い認識精度を達成することが分かった．

次に，STEP3.2 のタグ集合のベクトル化に関しては，TF-IDF（Term Frequency - Inverse Document Frequency）の手法を利用した．TF-IDF とは文書中に含まれる単語の出現頻度（TF）と希少性（IDF）を掛け合わせた値を計算する手法である．この手法を通し，文書中に存在する各単語のベクトルを取得できる．最後に，STEP3.3 の認識モデルの構築では，Microsoft

Azure Machine Learning Studio の機械学習プラットフォーム

また図 6 の混同行列から，各コンテキスト毎の精度を評価す
る．全体ミーティングを正しく識別した割合は 95.3% であり，残り 4.7% を遊びに誤って認識した．掃除を正しく認識できた
割合は 90.9% であり，掃除を食事に誤って認識したのは 5.5%
であり，個別ミーティングに誤って認識したのは 3.6% であった．食事を正しく認識した割合は 83.3% であり，掃除に誤って認識したのは 4.2%，遊びに誤って認識したのは 12.5% である．

- 11 -—5—

けられることが自然である．しかしながら，画像によるコンテ
キスト認識においては，瞬間的なスナップショットとしてコンテキストが切り取られるため，人間の目でも判別しにくい場合がある．このことが数字で表れたのではないかと考えている．

6. お わ り に
本稿では，宅内コンテキスト認識に向けた機械学習フレーム
ワークを提案し，一般家庭で導入可能な画像を活用したコンテ
キスト認識手法を提案した．提案手法では，コグニティブ API
を活用して画像に含まれる情報を抽出し，これを特徴量として

図 5 メトリクスによる認識モデルの評価

軽量な教師あり機械学習にかける．これにより，深層学習によるアプローチに比べてはるかに少ないエフォートで，宅内コン
テキスト認識が実現できる．また，評価実験では，Microsoft

Azure Computer Vision API で抽出したタグ集合を TF-IDF
でベクトル化し，研究室内の 7 種類のコンテキストを認識する実験を行った．その結果，0.92 以上の認識精度を達成するモデルが構築できた．混同行列による分析では，食事を遊びに誤る
ケースや，遊びを全体ミーティングに誤るケースなど，多人数が参加するコンテキストに誤認識が多いことがわかった．
今後の課題として，異なるデータセットの分割方法や，教師あり学習のアルゴリズムを用いた評価が挙げられる．また，今回構築したモデルを研究室に配備し，オンラインでコンテキス
ト認識を行って，その性能と有効性を評価したい．最後に，新たなコンテキストの追加や他の環境での実施に伴う，モデルの再構築や再利用法の検討も行いたい．
謝辞

この研究の一部は，科学技術研究費（基盤研究 B

16H02908，18H03242, 18H03342，基盤研究 A 17H00731），および，立石科学技術振興財団の研究助成を受けて行われている．
文
図6 混同行列

無人を正しく認識できた割合は 100% である．個別ミーティン
グを正しく認識できた割合は 96.0% であり，全体ミーティングに誤って認識したのは 2.0%，掃除に誤って認識したのは 2.0%であった．遊びを正しく認識できた割合は 82.2% であり，全体
ミーティングに誤って認識したのは 13.3%，食事に誤って認識したのは 2.2%，個別ミーティングに誤って認識したのは 2.2%であった．仕事を正しくの認識できた割合は 100% であった．
以上の結果から，無人と仕事の認識できた比率が最も高く，
食事と遊びの認識できた比率が最も低いことが明らかになった．
そして，食事を遊びと誤るケース，遊びを全体ミーティングと誤るケースが，他と比較して多いことが分かった．

5. 5 考察

本実験で構築したモデルの評価結果において，少人数（特に一人）あるいは無人を映したコンテキストの認識のほうが精度が高く，機械にとってより容易なタスクであると推察される．
これに対して，食事や遊び，全体ミーティングといった多人数が参加するコンテキストを区別することはより難しいことがわ
かる．多人数が参加するコンテキストは，ある程度の期間内における人同士のインタラクションやアクションの系列で特徴づ

献[1] 上田健揮，玉井森彦，荒川 豊，諏訪博彦，安本慶一，“ユーザ位
置情報と家電消費電力に基づいた宅内生活行動認識システム，”
情報処理学会論文誌，vol.416-425，no.57，p.2，Feb. 2016．
[2] 大内一成，土井美和子，“スマートフォンを用いた生活行動認識
技術，” 東芝レビュー，vol.68，no.6，pp.40–43，June 2013．
[3] 玉水一柔，榊原誠司，佐伯幸郎，中村匡秀，安田 清，“宅内の環境変化と声掛けに基づく在宅高齢者の日常生活行動センシン
グシステムの検討 (ライフインテリジェンスとオフィス情報システム)，” 電子情報通信学会技術研究報告: 信学技報，vol.116，
no.405，pp.7–12，Jan. 2017．
[4] 陳 思楠，佐伯幸郎，中村匡秀，“画像に基づくコグニティブ apiの宅内センシングへの適用可能性，” 電子情報通信学会技術研究
報告: 信学技報，no.SC-19，pp.31–36，Aug. 2018．
[5] S. Chen, S. Saiki, and M. Nakamura, “Evaluating feasibility of image-based cognitive apis for home context sensing,”
ICSPIS2018, Nov. 2018.
[6] M. Azure, “Computer vision,” https://azure.microsoft.
com/ja-jp/services/cognitive-services/computer-visio
n/. visited on 2019-02-01.
[7] “Tf-idf で文書をベクトル化,” http://ailaby.com/tfidf/，
Aug. 2016． visited on 2019-02-01．
[8] M. Azure, “Azure machine learning studio,” https://azur
e.microsoft.com/ja-jp/services/machine-learning-studio/. visited on 2019-02-01.
[9] Google, “Cloud machine learning engine,” https://cloud.google.com/ml-engine/?hl=ja. visited on 2019-02-01.
[10] Amazon, “Aws での機械学習,” https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/． visited on 2019-02-01．

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