DEIM Forum 2017 I7-5

電力量分布可視化手法による
ミクロなエネルギーライフログの状況別集約と有用性評価
西山 誠人†

田中 雄哉†

北島

大†

本藤

祐樹††

富井

尚志††

† 横浜国立大学大学院環境情報学府情報メディア環境学専攻 〒 240–8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79-7†† 横浜国立大学大学院環境情報研究院 〒 240–8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79-7
E-mail: †{nishiyama-masato-vt,tanaka-yuya-tx,kitajima-masaru-vj}@ynu.jp, ††{hondo,tommy}@ynu.ac.jp
あらまし

社会的な電力削減要求の高まりから、オフィスなどの業務部門においては仕事の生産性を損なわず，状況に応じた減り張りのある電力の使い方が求められている．一方で，近年のセンサ技術の発達により，電力使用に関す
るライフログが取得可能となった．そこで我々は前述のログを DB に保存し，状況をキーとした電力の検索・集約に
より消費電力を可視化するシステムを構築した．本稿では前述のシステムを用いて，状況に応じた電力の使い方を直感的に把握できる電力量分布を提案し，その効果を削減電力量として定量的に導出することで有用性を示す．
キーワード エネルギーライフログ，センサデータベース，状況別電力量可視化

1.

はじめに

の使い方の改善に対する行動意図が高まると言われている [6]．
そこで本論文では，SEE-Con で取得した電力ログと電力使

現在，地球温暖化に対する懸念や東日本大震災による電力供用に関するライフログから，状況に応じた電力の使い方を直感

給不足をきっかけに，社会的に電力削減要求が高まっている．

的に把握できる電力量分布を提案する．この提案手法を用いて，国内のエネルギー消費の中では業務部門が約 5 分の 1 を占めて複数の事例において評価実験を行い，電力管理者がユーザの電おり，ここ 30 年で約 2.4 倍に増加している．また，業務部門

力使用改善による削減電力量を定量的に導出することで提案手

におけるエネルギー消費の約 4 分の 1 は事業所・ビル・学校の法の有用性を示す．

ようなオフィス環境であり，これらの分野において電力削減が必要とされている [1]．そのため，電力管理システム (Building

Energy Management System：BEMS) や省エネ志向のオフィ
スビル（Net Zero Energy Building：ZEB）の普及が推進されている [2] [3]．さらに，東日本大震災以降は原子力発電の停止に伴い稼働された火力発電の使用を控えるため，電力量を削減するだけでなく社会的な電力ピーク時間帯における電力需要を下げることも重要視されている．
しかし，オフィス環境における電力使用は仕事の生産性に繋がっており，闇雲な電力削減は望ましくない．そこで，「仕事に使われない電力は積極的に削減する」，「仕事に使われる電力は生産性を落とさずに削減する」などの状況に応じた電力の使い方が望ましい．一方で，センシング技術の発達や大容量で低価
格なストレージの普及により，実世界における電力使用に関す
るライフログを取得することが容易となった [4]．そこで我々は先行研究として，電化製品の消費電力ログと電力使用に関する
ライフログをデータベースに蓄積することで，状況をキーとした電力の検索・集約により消費電力を可視化するシステムを構築し，SEE-Con と名付けた [5].
さて，従来の電力管理システムではユーザが「どのような電力の使い方をすれば，どのくらいの電力が削減できるか」や「実際に電力の使い方を改善した結果，どのくらいの電力が削減できたか」といったような電力が削減される要因を細かく分析できないという問題点がある．一方で，個人的な能力や置かれた状況から対象行動が実行できそうと感じれば，ユーザは電力

2.

研究背景

2. 1

関連研究

過去 30 年の日本のエネルギー消費を振り返ると，工場などの産業部門におけるエネルギー消費は，生産活動が向上しているにも関わらず大きな増加は見られていない．それに対し，運
輸部門，家庭部門，業務部門におけるエネルギー消費は増加を続けており，各分野においてエネルギー消費削減のための対策が取られている [1]．
運輸部門においては，省エネルギー実現の媒体として EVが注目されている．EV は移動するバッテリーとしての役割を持ち，非走行時にバッテリーに充電した電力を電力網（Grid：

V2G）や家（Home：V2H），ビル（Building：V2B）に提供することができる．例えば Kempton ら [7] は，V2G をアメリカの電力市場に投入した際にどの程度の効果と利益が得られるのかの検証を行った．
家庭部門においては，電気機器をネットワーク経由で制御することで省エネルギー化をはかる HEMS（Home Energy

Management System）と，それに連携した消費電力の可視化が注目されている [6]．例えば，Nakamura ら [8] は「ヒトによる省エネ」を重視し，彼らが提案するホームネットワークシス
テム CS27-HNS を用いて消費電力の可視化を行い，利用者の自発的な省エネを支援する研究を行っている．
業務部門においては，有効な電力削減手段の 1 つとして，BEMS(Building Energy Management System) に よ る 電 力

データの取得・分析によって適切な電力削減方法を提示す

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るサービスを多くの企業が提供しているほか [2]，オフィスビ㻼㻯䠖㻻㻺㻯㻼㼁౑⏝⋡䠖㧗ϯϬϬ

ルを中心としてエネルギーを自給自足し，化石燃料などから得㻼㻯䠖㻻㻺㻯㻼㼁౑⏝⋡䠖పϮϬϬ

られるエネルギー消費量がゼロとなる建築物である ZEB（Net

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Zero Energy Building）の普及が望まれている [3]．例えば松山

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ら [9] は，電力ネットワークと情報ネットワークの統合によるϭϬϱϬ「エネルギーの情報化」を提唱し，家庭やオフィスといった小ϬϬ

さな電力網における電力マネジメントの重要性を述べている．

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図 2 PC の電力量を集約した棒グラフ

江崎ら [10] は「東大グリーン ICT プロジェクト」を立ち上げ，

図 1 PC の電力波形

東京大学工学部 2 号棟をフィールドとした電力使用状況の可視化に関する実証実験を行い，30%以上の削減効果を挙げている．

このうち (4) に関しては，個人的な能力や置かれた状況から対Kamilaris ら [11] はシンガポール国立大学のビル 1 棟における象行動が実行できそうと感じれば，ユーザは電力の使い方の改

ICT 機器を調査し，各 ICT 機器ごとに有効な電力削減マニュ

善に対する行動意図が高まると述べられている．

アルを作成することで，年間あたりに削減可能な消費電力量をそこで本論文では，SEE-Con で取得した電力ログと電力使推定した．Tham ら [12] はシンガポール国立大学内の居住エリ用に関するライフログを用いて，状況に応じた電力の使い方をアにおいて「EnergySense」というアプリケーションを用いて直感的に把握できる電力量分布を提案する．この電力量分布を人に対して賢い電力の使い方を通知し，インセンティブを与え用いて，複数の事例において以下の 2 点を定量的に導出するこることで省エネを促進する実証実験を行った．Choi ら [13] はとを本論文で解決すべき課題とする．

オフィス環境において，利用者が退室時の PC・モニター・照•

ユーザが仮に電力使用を改善した時の削減電力量

明の電力を Beacon とスマートフォンを用いて自動削減する実•

ユーザが実際に電力使用を改善した時の削減電力量

証実験を行った．Stavropoulos ら [14] はオフィス環境において約 4ヶ月間，RFID やスマートプラグを用いてビル内の人の行

3.

削減電力量の導出

動情報や HVAC・ICT 機器の消費電力を取得し，様々な観点か

3. 1

電化製品の特徴

ら消費電力を可視化するシステムを構築した．

電化製品の消費電力は使用状況によって異なる．図 1 は実装

また震災以降，従来の省エネ以外に社会的な電力ピーク時間

環境内のあるユーザの 1 日の PC の電力波形 (縦軸：消費電力

帯の電力をいかに削減するかという省エネも必要とされるよう[W]，横軸：時間)，図 2 はあるユーザの 1ヶ月間の PC の消費になった．加藤ら [15] はこの点に着目し，利用者が事前に設定

電力量を集約した棒グラフ (縦軸：消費電力量 [kWh]) である．

したルールに基づいて，消費電力の積算値と瞬時値の両方を削

図 1 を見ると，PC の ON・OFF や CPU の使用率によって消減するための電力制御システムについて研究を行っている．

費電力が変動することが分かる．このような消費電力の変動はさらに近年では，地域内で電力を融通するマイクログリッド

秒〜分単位といったミクロな単位 (瞬時値) で発生し一つ一つの研究や実証実験が盛んに行われている．例えば Jain ら [16]を確認することは困難である．また，この瞬時値一つ一つは小は，ユーザの 1 日の電化製品利用スケジュールを入力として発さいが，積算すると無視できないほど大きくなるため，週や月電機の稼働時間の最適化を行い，軽油の消費量を最小化する実単位といったマクロな単位 (総量) で集約する必要がある．その証実験を行った．

際，2. 2 節で述べた状況に応じた電力の使い方をするためには

2. 2

問題設定

細かい状況を考慮する必要があるが，週や月単位といったマク

オフィス環境における電力使用は仕事の生産性に繋がっていロな単位で集約した場合，図 2 のように消費電力の変動のようるため，闇雲な電力削減は望ましくない．そこで，「仕事に使わ

な細かい状況が考慮できなくなる．そこで，本研究ではこの 2れない電力は積極的に削減する」，「仕事に使われる電力は生産

つのギャップを埋める適切な集約を行い，細かい状況まで考慮性を落とさずに削減する」などの状況に応じた電力の使い方ができる電力量分布の提案を行う．

望ましい．しかし，従来の電力管理システムではユーザが「ど3. 2

データベースの設計のような電力の使い方をすれば，どのくらいの電力が削減でき

図 3 はある 1 日のユーザ A の行動変化と PC の状態変化でるか」や「実際に電力の使い方を改善した結果，どのくらいのある．ユーザ A は 9 時に仕事場に着き，自分の席で PC を ON

電力が削減できたか」といったような電力が削減される要因をにして仕事を始めた．12 時から昼食に行くために席を離れ，昼

細かく分析できないという問題点がある．

食から帰ってきてからは自分の席を離れて 13 時から 17 時まで

一方でユーザに対して電力の使い方の改善に対する動機付けを行うための要因は以下の 4 つとされている [6]．

会議室でミーティングを行った．このときユーザ A は PC を

OFF にすることを忘れてしまった．その後，ユーザ A は自分（ 1 ） 態度：対象行動に対する自分の好みの席に戻り 17 時から 18 時まで PC を使って高負荷を伴うマル（ 2 ） 道徳的規範：個人が正しいと思っている内的な規則

チメディア処理の実験を行った．そして，18 時に PC を OFF（ 3 ） 主観的規範：自分にとって重要な人からの一種の圧力にして帰宅した．この中で状況に応じた電力の使い方を考える．

（ 4 ） 行動制御感：対象行動が実行できそうか否か

2. 2 節で述べたように，オフィス環境における電力は生産性tŚĞŶ 㻥㻦㻜㻜tŚŽ 㻝㻞㻦㻜㻜

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を状態 S′U , S′A , S′U A , S′L で使用したときの NEEDAS を導出する．このとき，t(kstart ) , t(kend ) , a, S′U , S′A , S′U A , S′L を㻻㻲㻲㻻㻺

規化 [Wh/min] したグラフである．3. 2 節で述べたデータベー（ 1 ） ある時点スロット t(kstart ) から t(kend ) までに電化製品 a

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合計 [Wh] をプロットした電力量分布を，単位時間当たりに正⮬ศ䛾ᖍ䛷 㻼㻯䜢㻻㻲㻲䛻䛧䛶ᖐᏯᐇ㦂

図 3 ある 1 日のオフィスユーザの行動変化と PC の状態変化に直結しているため，生産性を損なわず状況に応じた電力の使い方をすることが望ましい．例えば，図 3 の 12 時〜17 時のPC の電力は退室時とミーティング時に PC を OFF にし忘れ

次のように仮定する．

∃kstart , kend |t(kstart ) , t(kend ) ∈ T
a∈A
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=SU , SA =SA , SU A =SU A , SL =SL（ 2 ） t(kstart ) から t(kend ) までの間に状態が S′U , S′A , S′U A , S′L であったときの時間スロット集合 T′ を導出する．

T′ = {t(k) | kstart <= kend=k<

たため無駄に使用された電力であり削減すべきである．一方で∧∀s′U (i,j) ∈ S′U , (t(k) , s′U (i,j) ) ∈ XU

9 時〜12 時の PC の電力は通常業務時に使用されたものであ∧∀s′A(m,n) ∈ S′A , (t(k) , s′A(m,n) ) ∈ XAり，電力効率の良い電化製品に置き換えるなどの生産性を損な∧∀s′U A(i,m) ∈ S′U A , (t(k) , s′U A(i,m) ) ∈ XU A

わないような電力の削減をすることが望ましい．17 時〜18 時∧∀s′L(i,v) ∈ S′L , (t(k) , s′L(i,v) ) ∈ XL }の PC の電力は実験時に使用されたものであり，通常業務時と比較して電力消費が大きい仕事である．また，ある 1 日の中で

17 時〜18 時は社会的なピーク時間帯であるため PC を用いた
高負荷を伴うマルチメディア処理の実験は電力ピーク時間外に（ 3 ） T′ における電力ログから電化製品 a の h + 1 次元ベクトルの頻度分布 Dcount を導出する．このとき，l は量子化ス
テップ番号，h は最大量子化ステップ数である．

行うことが望ましい．この例から分かるように，状況に応じた

Dcount = (d0 , d1 , · · · , dh )電力の使い方は「いつ（When），だれが（Who），どのよう

dl = count(P(l) )な状態の（How）電化製品を（What），どこで（Where），どP(l) = {p(m,k) |t(k) ∈ T′ ∧ a(m) = a ∧ p(m,k)· q = l}のような理由で（Why）使用したか」（5W1H）によって異なる．そこで我々は，5W1H が検索可能なデータベースの設計・実装を行った [17]．そのデータベースのインスタンス図を図 4に，各テーブルと要素については表 1 に示す．

ただし，count(S) は集合 S の要素数

例えば P(5) は 5・ϵ(= 0.6[W ]) = 3W のときの p(m,k) のレ
コード集合である．
（ 4 ） Dcount から T′ における電力量分布 Denergy を導出する．

例えば，「ユーザ A が自分の PC を通常業務のために使用しDenergy = (e0 , e1 , · · · , eh )た電力量」を検索したい場合は「ユーザ A が自分の PC を使用

el [J] = lϵ[W ] · dl τ [sec]して通常業務をしていた時点集合」を検索する．図 4 における

= ldl · ϵτ [J]「ユーザ A が通常業務」「ユーザ A が A のデスク前」「ユーザ Aが PC を使用中」「PC が ON」という状態のリレーション (図ϵτ [J] はエネルギーの最小量子である．
(ただし，実装環境ではレコードのサンプリング間隔 ϵ

4 灰色実線) を持つ時点 (図 4 赤色破線) が検索対象の時点であ=0.6[W]，τ =60[sec]，ϵτ = 36[J] = 10−5 [kW h] とした．)
る．そして，その時点と「ユーザ A の PC」のリレーションで （ 5 ） Denergy から NEEDAS DN EEDAS を導出する．
ある電力ログを検索する (図 4 青色一点鎖線)．最後に，この電力ログの電力を積算することで「ユーザ A が自分の PC を通常業務のために使用した電力量」を導出することが可能である．

3. 3
3. 3. 1

NEEDAS
状況を考慮した電力量分布2. 2 節で述べたように，オフィス環境においては仕事の生産性を損なわず，状況に応じた電力の使い方が望ましい．そのた

DN EEDAS = (ē0 , ē1 , · · · , ēh )Denergy=count(T′ ) · τ
図 5，6 に実装環境内において，約 1ヶ月間のログデータを基に作成したあるユーザの使用する PC の NEEDAS の例を示す．

3. 3. 2

NEEDAS の特徴

面積 = 電力量

め，3. 1 節で述べた細かい状況まで把握できる電力の提示が必

NEEDAS は同じ電力 [W] であるサンプルを「同じ状況」

要である．そこで本研究では，電化製品の特徴を考慮した電とみなし，電力 [W] で排他分割された「その状況（すなわ

力量分布 NEEDAS（Normlized Electric Energy Distribution

ち時点集合）」の電力量 [Wh] を示したグラフである（注 1）．

per Appliance and State : 単位時間に正規化された電化製品・状態ごとの電力量分布）を提案する．NEEDAS とは，横軸に（注 1）：縦軸は [Wh/min] だが，説明を簡単にするため，ここでは時間正規化を省略して，縦軸を [Wh] として説明している．

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図4

データベースのインスタンス図

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㻼㻯䠖㻻㻺
㻯㻼㼁౑⏝⋡䠖పϬ͘ϬϮ㻼㻯䠖㻻㻲㻲

㻼㻯䠖㻻㻺㻯㻼㼁౑⏝⋡䠖㧗Ϭ͘ϬϭϬ΀tŚͬŵŝŶ΁΀tŚͬŵŝŶ΁

Ϭ͘Ϭϯ

㻼㻯䠖㻻㻺
㻯㻼㼁౑⏝⋡䠖పϬ͘ϬϮ㻼㻯䠖㻻㻲㻲
㻼㻯䠖㻻㻺㻯㻼㼁౑⏝⋡䠖㧗

Ϭ͘Ϭϭ

Ϭ
Ϭ

ϲϬ

ϭϮϬ

ϭϴϬ

ϮϰϬ

ϯϬϬ

΀t΁
図 5 PC の NEEDAS

Ϭ

ϲϬ

ϭϮϬ

ϭϴϬ

たのかを把握することができる．

[W]）上で積分した面積がその状況下の総消費電力量 [Wh]

電力使用に関するライフログとの組み合わせ

横軸 = 使用状況

ϯϬϬ

図 6 状況別に色分けした PC の NEEDAS

したがって，NEEDAS の縦軸 (電力量 [Wh]) を横軸（電力に該当する．

ϮϰϬ΀t΁

SEE-Con で取得している電力使用に関するライフログ (状況ログ) を用いることで図 6 のように NEEDAS をユー

NEEDAS の横軸は電力 [W] である．3. 1 節で述べたよ

ザの状況ごとに色分けすることができる．図 6 は図 5 の

うに電力は電化製品の稼働状態に応じて変動する．つまNEEDAS をユーザが通常業務 (青色)・実験（水色）・ミー

り，横軸は電化製品の状況を示している．例えば，図 5 のティング (橙色)・退室 (赤色) 時の電力に分けたものであNEEDAS は左の分布から順に「PC：OFF」，「PC：ON，る．ここで，通常業務時の電力 (青色) と実験時の電力（水CPU 使用率低」，「PC：ON，CPU 使用率：高」の電力量を色）は基本的には仕事に使用される電力である．一方，実表す．このように分布の位置を見ることでどのような使用

装環境におけるミーティングは自分の席を離れて行うため，状況 ([W]) のときにどれほどの総消費電力量 ([Wh]) だっ

その時の電力（橙色）は仕事に使用されない無駄な電力で表 1 各テーブルの説明
テーブルと要素説明

u(i) ∈ U

ユーザ (Who) を要素として持つテーブル．

cU (j) ∈ CU

ユーザの概念的状態 (Why) を要素として持つテーブル．

a(m) ∈ A

電化製品 (What) を要素として持つテーブル．

l(v) ∈ L

場所 (Where) を要素として持つテーブル．

sU (i,j) ∈ SU

ユ ー ザ U(Who) と ユ ー ザ の 概 念 的 状 態 CU (Why) の リ レ ー ション で ，u(i) が cU (j) で あ る よ う な 状 態 (State) を 表 す．

sU (i,j) = (u(i) , cU (j) )sA(m) ∈ SA

電化製品 A(What) と電化製品の稼働状態 (How) のリレーションで，a(m) の稼働状態 (State) を表す．

sU A(i,m) ∈ SU A

ユーザ U(Who) と電化製品の A(What) のリレーションで，u(i) が a(m) を使用している状態 (State) を表す．sU A(i,m) = (u(i) , a(m) )sL(i,v) ∈ SL

ユーザ U(Who) と場所 L(Where) のリレーションで，u(i) が l(v) にいる状態 (State) を表す．sL(i,v) = (u(i) , l(v) )xU (i,j,k) ∈ XU

時 間 ス ロット T(When) と ユ ー ザ の 状 態 SU (Who, Why) の リ レ ー ション ．い つ ，誰 が ，ど の よ う な 状 態 で あった か を 示 す．

xU (i,j,k) = (t(k) , sU (i,j) )xA(m,n,k) ∈ XA

時間スロット T(When) と電化製品の状態 SA (What, How) のリレーション．いつ，どの電化製品が，どのような稼働状態だったかを示す．xA(m,n,k) = (t(k) , sA(m,n) )xU A(i,m,k) ∈ XU A

時間スロット T(When) とユーザが使用している電化製品 SU A (Who, What) のリレーション．いつ，誰が，何の電化製品を使用していたかを示す．xU A(i,m,k) = (t(k) , sU A(i,m) )xL(i,v,k) ∈ XL

時間スロット T(When) とユーザの場所 SL (Who, Where) のリレーション．いつ，誰が，どこにいたかを示す．xL(i,v,k) = (t(k) , sL(i,v) )t(k) ∈ T

時間スロット (When) を要素として持つテーブル．t(k) =< t−, t+ > は時点 t−から時点 t+までの長さ τ の時間スロットであ(k) (k)(k)(k)
る．τ は電力ログ計測のサンプリング間隔であり，実装環境では 60[sec] とした．t−= t0 + kτ ．t+= t0 + (k + 1)τ ．ただし t0(k)(k)
は計測開始時点．

p(m,k) ∈ P

時間スロット T(When) と電化製品 A(What) のリレーションで，電力ログの 1 レコードを表す．いつ，どの電化製品が，サンプリング
間隔 τ の間にどれほどの平均消費電力だったかを示すエンティティである．p(m,k) = (t(k) , a(m) )．すなわち，p(m,k) は a(m) の t(k)における電力ログの存在を表し，その属性値として量子化電力 p(m,k)· q を持つ．ここで，a(m) の t(k) における総消費電力量 em,k [J]が計測されたときの平均消費電力 w(m,k) [W] は w(m,k) = em,k /τ と求まる．w(m,k) を量子化ステップ ϵ[W] で量子化する．このとき，p(m,k)· q = ⌈w(m,k) /ϵ⌉ · ϵ．ここで，実装データロガー ([Wh] の単位で記録) と NEEDAS 横軸 [W] の変換の手間を考慮して，

ϵ を 0.6[W] とした．

ある．同様に，退室時の電力（赤色）も基本的には仕事に㻼㻯⨨䛝᥮䛘๓

使用されない無駄な電力である．

㻼㻯䠖㻻㻺

ଵ
㼇㼃㼔㻛㼙㼕㼚㼉

期間による仕事の違いを表現

NEEDAS は導出の際に時間正規化を行うため時間に依存๐ῶ㟁ຊ㔞

しないグラフである．長期間のログを基に NEEDAS を作成すれば，その期間中の全体的な電力消費傾向を把握する㻼㻯⨨䛝᥮䛘ᚋことができる．また，短期間のログで NEEDAS を作成す

㻼㻯䠖㻻㻺

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㼇㼗㼃㼔㼉

ଶ
㼇㼃㼔㻛㼙㼕㼚㼉

れば，その期間固有の NEEDAS を作成できる．両者は時間正規化されるため傾向を比較することが可能である．また，同様の状況が継続される時間 t[min] を仮定したとき，その時間を NEEDAS の面積にかけることで，その時間の図 7 削減電力量の導出

仮定の総電力量を算出することができる．

3. 4

削減電力量導出の手順

本節では削減電力量の導出手順について述べる．削減電力

D1 = {ē1,0 , ē1,1 , · · · , ē1,h }h+1 次元ベクトル

D2 = {ē2,0 , ē2,1 , · · · , ē2,h }h+1 次元ベクトル量を導出するためには，電力の使い方を改善する前後 2 つの （ 2 ） D1 , D2 の総電力量 Ē1 , Ē2 [Wh/min] を算出する．
h∑
NEEDAS を比較することで，電力の使い方を改善する前に予Ē1 [W h/min] =ē1,k測される削減電力量や実際に電力の使い方を改善した後の削減
k=0
電力量を定量的に導出することができる．基本的には，同じ状Ē2 [W h/min] =況下での電力ログから NEEDAS を生成し，両者を比較する．

h
∑

ē2,k

k=0

図 7 はあるユーザが通常業務時に使用する電力効率の悪い PC （ 3 ） Ē , Ē の差分 ∆Ē[Wh/min] と任意の時間 t[min] の積
12から電力効率の良い PC に置き換えた時の削減電力量の導出例
E[W h] を算出する．E が任意の時間の削減電力量となる．
である．

∆Ē[W h/min] = Ē1 − Ē2

3. 2 節で述べたデータベースを用いて，NEEDAS の比較手E[W h] = ∆Ē[W h/min] × t[min]法の定式化モデルを以下に示す．
（ 1 ） 電力使用改善前の NEEDAS を D1 ，電力使用改善後のNEEDAS を D2 とおく．D1 , D2 は以下のように定義する．

4.

実装環境

NEEDAS による削減電力量の導出を検証するために実装環表 2 実装環境の概要
実装環境

情報工学の研究室 1 部屋 (164m2 )

利用者数

16 名

電化製品数

49 個

その他の特徴㟁ຊ౑⏝ᨵၿ๓

各ユーザが個人デスク（PC や付属機器）を使用

㼇㼃㼉
ϲϬ

ϭϮϬ

㻻㻲㻲

電力ログ取得スマートタップでは 1W，1 秒単位で電力データが取得可能だが，本研究ではデータ量に配慮して時間粒度を 1 分としてデー
タベースへの蓄積を行った．

㏥ᐊ㼇㼃㼔㻛㼙㼕㼚㼉

ϭϴϬ

ϮϰϬ

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電力ログ取得には市販のスマートタップ（注 2）を用いた．この

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ϭϴϬ

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䝴䞊䝄㻭䛾
๐ῶ㟁ຊ㔞
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㻝ศ㛫䛒䛯䜚䛾
๐ῶ㟁ຊ㔞䝴䞊䝄㻭䛾 ண 䛾㻝䞄᭶㛫䛾
๐ῶ㟁ຊ㔞
㏥ᐊ᫬㛫

図 8 ユーザ A が退室時の PCA の NEEDAS

状況ログ取得ユーザの状況については市販の PaSoRi（注 3）を用いて，入室・
ミーティング・退室の 3 つの状況を取得した．また，実験時の状況は実験時の時間帯を手動で記録して状況ログに追加した．
電化製品の状況については 3. 1 節で述べたように消費電力の値から推測した．取得された状況は電力ログの時間粒度と合わせて 1 分単位での蓄積を行った．

5.

ܲ‫ܥ‬஺

Ϭ͘Ϭϱ
Ϭ͘Ϭϰ
Ϭ͘Ϭϯ
Ϭ͘ϬϮ
Ϭ͘Ϭϭ
Ϭ

境にて実験を行った．実装環境の概要を表 2 に示す．

4. 2

㟁ຊ౑⏝ᨵၿᚋ

㏥ᐊ
㼇㼃㼔㻛㼙㼕㼚㼉

週 2 回全体ミーティングが行われる際に席を離れる

4. 1

㟁ຊ⟶⌮⪅

NEEDAS である．電力管理者が各状況ごとの NEEDASを比較した結果，仮にユーザ A が退室時に PCA を OFF にした場合の単位時間あたりの削減電力量は 0.22Wh/min，
この電力の使い方を 1ヶ月間で 34,630 分間行った場合，

7.62kWh の電力量が削減できると推定された．そこで，電力管理者はユーザ A に対して「ユーザ A が退室時に PCA

評価実験

を OFF にする」ことで，1ヶ月間に 7.62kWh の電力量が著者らの先行研究 [17] では提案手法の正確性の検証を行ったが，本論文では有用性について検証を行う．評価実験の流れを以下に示す．

削減できるという改善提案を行った．
電力使用改善後
図 8 の電力使用改善後の期間におけるグラフは，ユーザ Aが退室時にユーザ A の使用する PCA の NEEDAS である．

（ 1 ） 電力管理者が電力使用改善前の期間におけるユーザの使用する PC の NEEDAS を導出する

電力管理者は，電力使用改善前の期間におけるユーザ A
が退室時の PCA の NEEDAS と，電力使用改善後の期間（ 2 ） 電力管理者が (1) の NEEDAS からユーザに対する電力使

におけるユーザ A が退室時の PCA の NEEDAS を比較し用改善方法を診断し，「ユーザが仮に電力使用を改善した際た．その結果，「ユーザ A が退室時に PCA を OFF にした」に削減できる電力量」を導出する

ことによる単位時間あたりの削減電力量は 0.22Wh/min，（ 3 ） 電力管理者がユーザに対して (2) の電力使用改善方法を提案する

ユーザ A はこの電力の使い方を 1ヶ月間に 34,630 分間行ったため，7.62kWh の電力量を削減できたことが分かった．

（ 4 ） 電力管理者が電力使用改善後の期間におけるユーザの使用する PC の NEEDAS を導出する

5. 1. 2

ミーティング時における消し忘れの改善

電力使用改善前（ 5 ） 電力管理者が (4) の NEEDAS から「ユーザが実際に電力

図 9 の電力使用改善前の期間における上部のグラフは，使用を改善したことで削減できた電力量」を導出する

ユーザ A がミーティング時にユーザ A の使用する PCA

本論文における提案手法を用いて，以下に示す複数の事例におの NEEDAS，下部のグラフは，ユーザ A がミーティング

いて，上記の削減電力量を定量的に導出することで提案手法の時に PCA が OFF の時の NEEDAS である．電力管理者

有用性を示す．

が各状況ごとの NEEDAS を比較した結果，仮にユーザ A

5. 1
5. 1. 1

仕事に使われない電力の削減

がミーティング時に PCA を OFF にした場合の単位時間

退室時における消し忘れの改善

あたりの削減電力量は 2.95Wh/min，この電力の使い方を電力使用改善前

1ヶ月間で 1,111 分間行った場合，3.28kWh の電力量が削

図 8 の電力使用改善前の期間における上部のグラフは，ユー

減できると推定された．そこで，電力管理者はユーザ A に

ザ A が退室時にユーザ A の使用する PCA の NEEDAS，

対して「ユーザ A がミーティング時に PCA を OFF にす

下部のグラフは，ユーザ A が退室時に PCA が OFF の時のる」ことで，1ヶ月間に 3.28kWh の電力量が削減できるという改善提案を行った．

（注 2）：富 士 通 コ ン ポ ー ネ ン ト ス マ ー ト コ ン セ ン ト FX-5204PS,

http://www.fcl.fujitsu.com/services/smart-power-strip/(2017/01/05 ア

図 9 の電力使用改善後の期間におけるグラフは，ユーザ A

クセス)（注 3）：非 接 触 IC カ ー ド リ ー ダ ー/ラ イ タ ー PaSoRi

RC-S380,

http://www.sony.co.jp/Products/felica/consumer/products/index.html(2017/01/30 アクセス)

電力使用改善後がミーティング時にユーザ A の使用する PCA の NEEDASである．電力管理者は，電力使用改善前の期間における㟁ຊ౑⏝ᨵၿ๓

㟁ຊ⟶⌮⪅䝭䞊䝔䜱䞁䜾
㼇㼃㼔㻛㼙㼕㼚㼉

ܲ‫ܥ‬஺

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図 9 ユーザ A がミーティング時の PCA の NEEDASϬϲϬ㻝ศ㛫䛒䛯䜚䛾๐ῶ㟁ຊ㔞஼㼇㼃㼔㻛㼙㼕㼚㼉

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Ϭ

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๐ῶ㟁ຊ㔞

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㼇㼃㼔㻛㼙㼕㼚㼉

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㻻㻲㻲㼇㼃㼔㻛㼙㼕㼚㼉 ܲ‫ܥ‬஺஻㼇㼃㼔㻛㼙㼕㼚㼉

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Ϭ͘ϭ

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図 10 ユーザ B が通常業務時の PCB ，PCC ’ の NEEDAS とユーザ

C が通常業務時の PCC の NEEDAS

ユーザ A がミーティング時の PCA の NEEDAS と，電力使用改善後の期間におけるユーザ A がミーティング時のの電力量を削減できたことが分かった．

PCA の NEEDAS を比較した．その結果，「ユーザ A が5. 2. 2

ミーティング時に PCA を OFF にした」ことによる単位時

まず，電力管理者は任意の期間においてユーザ D が通常業務間あたりの削減電力量は 2.92Wh/min，ユーザ A はこの電力の使い方を 1ヶ月間に 1,111 分間行ったため，3.24kWhの電力量を削減できたことが分かった．

5. 2
5. 2. 1

仕事に使われる電力の削減
電力効率の良い電化製品への置き換え

電力使用改善前

ピークシフト（注 4）を考慮した仕事の時間帯変更

時と実験時の PCD の NEEDAS を導出する．
電力使用改善前
図 11 の電力使用改善前の期間における上部のグラフは，
ピーク時間外にユーザ D の使用する PCD が ON の時の

NEEDAS，下部のグラフは，ピーク時間帯に PCD が ONの時の NEEDAS である．電力管理者が各 NEEDAS を分

図 10 の電力使用改善前の期間における上部のグラフは，

析すると，任意の期間においてユーザ D が通常業務時のユーザ B が通常業務時にユーザ B の使用する PCB のPCD の NEEDAS とピーク時間外に PCD が ON の時の

NEEDAS，下部のグラフは，ユーザ C が通常業務時にユー

NEEDAS の形，消費電力，単位時間当たりの消費電力量がザ C の使用する PCC の NEEDAS である．電力管理者が類似していることから，ユーザ D はピーク時間外に PCD

両 PC の NEEDAS を比較すると，両者は同じ仕事をしてを用いて通常業務を行っていると判断した．同様に，任意いるにも関わらず，PCB のほうが PCC と比較して消費電の期間においてユーザ D が実験時の PCD の NEEDAS と力が高く，単位時間当たりの消費電力量が大きいことが分

ピーク時間帯に PCD が ON の時の NEEDAS の形，消費かった．そこで，電力管理者は PCB のほうが PCC より

電力，単位時間当たりの消費電力量が類似していることかも電力効率が悪いと判断した．その際，仮にユーザ B がら，ユーザ D はピーク時間帯に PCD を用いて実験を行っ

PCC を使用することによる単位時間当たりの削減電力量ていると判断した．その際，仮にユーザ D がピーク時間

は 2.13Wh/min，この電力の使い方を 1ヶ月間に 8,429 分

帯に PCD で行っていた実験を通常業務に変えることによ間行った場合，17.95kWh の電力量が削減できると推定さ

る単位時間当たりの削減電力量は 0.82Wh/min，この電力れた．そこで，電力管理者はユーザ B に対して「ユーザの使い方を 1ヶ月間に 1,200 分間行った場合，0.98kWh のB が PCC と同じスペックの PCC ’ に置き換える」ことで，電力量が削減できると推定された．そこで，電力管理者は1ヶ月間に 17.95kWh の電力量が削減できるという改善提ユーザ D に対して「ユーザ D がピーク時間帯に PCD で案を行った．

行っていた実験を通常業務に変える」ことで，1ヶ月間の電力使用改善後
図 10 の電力使用改善後の期間におけるグラフは，ユーザ

B が通常業務時にユーザ B の使用する PCC ’ の NEEDASである．電力管理者は，電力使用改善前の期間におけるピーク時間帯において 0.98kWh の電力量が削減できるという改善提案を行った．
電力使用改善後
図 11 の電力使用改善後の期間における上部のグラフは，

ユーザ B が通常業務時の PCB の NEEDAS と，電力使用

ピーク時間外にユーザ D の使用する PCD が ON の時の改善後の期間におけるユーザ B が通常業務時の PCC ’ の

NEEDAS，下部のグラフは，ピーク時間帯に PCD が ON

NEEDAS を比較した．その結果，「ユーザ B が PCC と同の時の NEEDAS である．電力管理者が各 NEEDAS を分じスペックの PCC ’ に置き換えた」ことによる単位時間当たりの削減電力量は 2.11Wh/min，ユーザ B はこの電力の使い方を 1ヶ月間に 8,429 分間行ったため，17.79kWh（注 4）：本論文で使用する社会的な電力ピーク時間帯は東京電力が公開している
でんき予報 [18] を用い，1 日の最大電力の時間帯 1 時間とした．

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[3]

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[6]

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図 11 ピークシフトを考慮したユーザ D が使用する PCD の NEEDAS析すると，任意の期間においてユーザ D が実験時の PCD の

[7]

[8]

NEEDAS とピーク時間外に PCD が ON の時の NEEDASの形，消費電力，単位時間当たりの消費電力量が類似していることから，ユーザ D はピーク時間外に PCD を用いて実験を行ったと判断した．同様に，任意の期間においてユーザ D が通常業務時の PCD の NEEDAS とピーク時間帯に PCD が ON の時の NEEDAS の形，消費電力，単位時間当たりの消費電力量が類似していることから，ユー

[9]
[10]
[11]

ザ D はピーク時間帯に PCD を用いて通常業務を行ったと判断した．電力管理者は，電力使用改善前の期間におけるピーク時間帯に PCD が ON の時の NEEDAS と，電力使[12]用改善後の期間におけるピーク時間帯に PCD が ON の時の NEEDAS を比較した．その結果，「ユーザ D がピーク時[13]間帯に PCD で行っていた実験を通常業務に変える」ことによる単位時間当たりの削減電力量は 0.81Wh/min，ユー
ザ D はこの電力の使い方を 1ヶ月間に 1,200 分間行ったた[14]

め，0.97kWh の電力量を削減できたことが分かった．

6.

[15]

まとめと今後の課題

本論文では，SEE-Con で取得した電力ログと電力使用に関するライフログを用いて，状況に応じた電力の使い方を直感的[16]に把握できる電力量分布を提案した．この電力量分布を用いて，複数の事例において「ユーザが仮に電力使用を改善した時の削減電力量」，「ユーザが実際に電力使用を改善した時の削減電力[17]量」を定量的に導出したことで，提案手法の有用性が示された．
本論文では提案手法の実装環境は 1 部屋であり，汎用性が高いとは言い難い．今後の課題として，他の環境でも同様の実験を行い提案手法の汎用性と有用性について検証する必要がある．
謝辞

本研究の一部は JSPS 科研費 (課題番号 26330358) による．また，一部については横浜国立大学大学院環境情報研究
院共同研究推進プログラムの支援も受けた．
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