高度情報知能工学概論A

中村匡秀

高度情報知能工学概論A

超スマート社会を支える
IoT・CPS技術神戸大学大学院システム情報学研究科
中村 匡秀

1

高度情報知能工学概論A

自己紹介
 神戸大学大学院システム情報学研究科計算科学専攻
 准教授

中村 匡秀（なかむら まさひで）

 担当科目：「ソフトウェア工学」「情報知能工学演習IV」「クラウド開発応用」「分散ＰＢＬ：クラウドビジネス創出」等
 趣味：沖縄，スキー，ＨＲ／ＨＭ，Vine Linux 2007/04/01 着任
 前職：奈良先端科学技術大学院大学・情報科学研究科・助手．
 学位：博士（工学）・大阪大学 （学部は大阪大学）

 興味のある専門分野
 サービス指向アーキテクチャ(SOA)の応用・開発支援 クラウドコンピューティング
 IoT, スマートシステム
 ライフログの応用

中村匡秀

高度情報知能工学概論A中村匡秀

IoT とは モノのインターネット（Internet of Things）
 実社会の様々な「モノ（物）」がインターネットに接続される
 モノ同士がネットを通して連携し，付加価値サービスを実現する
 センサ，家電，設備，家，建物，都市インフラ，
ロボット，自動車，鉄道，工場，etc...

 ユビキタスコンピューティングの進化形
 技術進歩によるハードウェアの微細化，高性能化，低コスト化
 インターネット，Web技術，無線技術の進歩，普及 クラウドによる大規模データ蓄積・処理
 電池の小型化，高性能化
3高度情報知能工学概論A

中村匡秀

これまでと何が違うのか？
 従来：モノがつながる
センサ

コントローラアクチュエータ IoT：モノがインターネットのようにつながる
従来のインターネット資源

センサ

アクチュエータ
インターネット4高度情報知能工学概論A中村匡秀

IoTのアーキテクチャ
アプリケーション

スマート
ホーム

スマート
ファクトリ

スマート
シティ

サービス・ＡＰＩ
プラットフォーム

コア・ネットワーク
アクセス・ネットワーク

ビッグデータ

スマート
交通

ク
ラ
ウ
ド
エ
ッ
ジ

ゲートウェイ
エリア・ネットワーク

デバイス
5

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

Hello IoT World! “センサボックス”
 中村研で開発した環境センシングのためのIoTデバイス
 センサ： Phidgets (照度，温度，湿度，モーション，気圧，振動 ) ゲートウェイ： Raspberry Pi 3
 アクセスプロトコル： HTTP / REST プラットフォーム： Apache Axis2, fluentd, MongoDB, HBase

アプリケーション
HTTP/REST

プラットフォーム
ネットワークHTTP/REST

ゲートウェイUSB

デバイス
6

高度情報知能工学概論A中村匡秀

IoTで可能になること
 実世界の情報収集，オペレーションが可能になる プラットフォーム独立なアクセス，大規模ストレージへのデータ蓄積

 実世界の過去～現在の状況を理解できる ビッグデータ処理，可視化，分析 状況に応じたオペレーションが可能になる
 ルールベース，自動化，最適化

 データを蓄積・学習することで未来の状況を予測できる AI, 機械学習，予測

すべてインターネットのサービス，リソースを活用して実施できる
7

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

第4次産業革命 中長期的な成長を実現していくカギは，近年急激に起きている第4次産業革命(IoT,
ビッグデータ，人工知能，ロボット，シェアリングエコノミー等)のイノベーションを，あらゆる産業や社会生活に取り入れることにより様々な社会課題を解決するSociety
5.0を実現することにある (未来投資戦略2017.6)

総務省・平成29年版情報通信白書より
8高度情報知能工学概論A

中村匡秀

超スマート社会 (Society 5.0)
 必要なもの・サービスを，必要な人に，必要な時に，必要なだけ提供し，社会の様々なニーズにきめ細やかに対応でき，あらゆる人が質の高いサービスを受けられ，年齢，性別，地域，言語といった様々な制約を乗り越え，活き活きと快適に暮らすことのできる社会

文科省・平成28年版
科学技術白書より
9高度情報知能工学概論A

中村匡秀

スマートシステム 実世界のモノやデバイス，情報システムをネットワークで連携させ，全体として新たな価値機能を生み出すシステム
 Cyber-Physical System (CPS)とも呼ばれる
 IoTとクラウドの連携

 代表的なスマートシステム
 スマートグリッド
 スマートホーム スマートシティ
 スマートアグリ
 スマートヘルスケア
・・・

出典： ClouT プロジェクト

温度
センサ

人感
センサ

換気扇 給湯器

エアコン

照明

テレビ
ホーム
サーバ

ホームネットワーク

電力網へ

DVD

電力計
照度
センサ

空気清浄機
ドア

窓 カーテン 洗濯機

冷蔵庫

省エネ
見守り
ｴﾝﾀｰﾃｲﾒﾝﾄ
防犯

インター
ネットへ

付加価値
サービス

 スマートシステムは大規模異種分散システム
 異なるモノをいかに上手に「つなぐ」かがカギ
10高度情報知能工学概論A

中村匡秀

中村研究室の研究・開発スタイル
 サービス指向で異種分散システムをつなぐ センサに限らず，あらゆるモノ，コトをサービス化
 ロボット，企業システム，アルゴリズム，ＡＩ，データベース，etc.

 Web-APIを通してサービスを呼び出し，利用する
 自分でやらずにやってもらう（所有から利用へ） サービスは大規模異種分散システムをつなぐ糊（のり）となる 直接つないではダメ！必ずサービスを通して，ゆるくつなぐ (疎結合)

API
API
API

API

Web as aService Bus
API

API
API

11

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

サービス指向アーキテクチャ (SOA) (Vinoski, 2002)
 システムの機能をサービスという単位で公開しそれらを連携させる
 自己完結：他のサービスに依存せず単独で利用できる
 オープンで定義されたインタフェース(API)：内部実装を知らなくても利用できる
 粗粒度：利用者にとって価値を形成しうる粒度の処理
 標準的な呼出し手段：Webの仕組み(Webサービス)を使って呼び出す
提供者 (実装)

レストラン
サービス

ビーフステーキを1つ下さい．
ミディアムレアで

提供者
(インタ
フェース)

利用者
承知しましたソフトウェアサービス(SaaS)

道案内
アプリ

http://mapservice/getAddress? Web-API
lat=34.726441&lng=135.235363

地図
サービス

住所検索
(緯度,経度){“address”:”神戸市灘区六甲台町”}

地図情報システム

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

これまで研究開発したシステム （一部） スマートホーム：家電や設備を連携してスマートな暮らしを
 IoTとVAを統合したサービス指向型スマートホーム
 機械学習による宅内行動自動認識システム
 IoTによるコグニティブセンシング スマートシティ：街・自治体の課題をスマートに解決 PRISM: 個人適応型防犯情報サービス
 Ambulance Simulator: 救急車出動動態の可視化 FD-CAST/FigMap4SC: 消防車の駆けつけシミュレーション・可視化 スマートヘルスケア：高齢化社会の課題に挑戦する
 IoTとVAを活用した在宅介護支援システム
 「こころ」センシング，「こころ」の見守りサービス
 個人に寄り添ったエージェント対話 困りごと対処法共有・推薦サービス
13

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

スマートホーム

14

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

スマートホーム ICT技術を駆使し，様々なサービスを提供する次世代型住居
 家電や設備をホームネットワークに接続して連携 省エネ，見守り，防犯・防災，エンターテインメント，etc…

温度
センサ

人感
センサ

換気扇 給湯器

エアコン

照明

テレビ
ホーム
サーバ

ホームネットワーク

電力網へ

DVD

電力計
照度
センサ

空気清浄機
ドア

窓 カーテン 洗濯機

冷蔵庫

省エネ
見守り
ｴﾝﾀｰﾃｲﾒﾝﾄ
防犯

インター
ネットへ

付加価値
サービス

 意外に歴史は古い
 ホームオートメーション，電脳家屋，ユビキタスハウス，HNS, HEMS..
15

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

サービス指向スマートホーム (2004, 中村・井垣) サービス指向アーキテクチャ(SOA)を適用し，家電をWebサービスとして操作できるようにした 企業情報システムの統合アーキテクチャをユビキタス分野へ応用
 Service-Oriented Home Network System (SOA-HNS)
DVDシアター
サービス

省エネ空調
サービス

おでかけ
サービス

セキュリティ
サービス

サービス連携フレームワーク
Webサービス (SOAP/REST)
電源() 音量()ＴＶ
サービス

点灯() 消灯()
照明
サービス

開け() 閉め()
カーテン
サービス

SOA-HNS

冷房() 暖房()
エアコン
サービス

CS27-HNS 実験室

Masahide Nakamura, Hiroshi Igaki, Haruaki Tamada, and Ken-ichi Matsumoto, ``Implementing Integrated Services of Networked Home
Appliances Using Service-Oriented Architecture,'' IEEE International Conference of Service Oriented Computing (ICSOC04), pp.269-278, November 2004. (New York City, USA)16

高度情報知能工学概論A中村匡秀

IoTとVAを統合したスマートホーム
 ヴァーチャルエージェント(VA)が，システムとユーザを仲介
 音声対話による家電操作 （初音ミク as an Interface）
 環境センサを用いたコンテキストアウェアネス
 個人向けバーチャルエージェントの生成

デモ動画 (YouTube)

デモ動画 (YouTube)
デモ動画 (YouTube)
17

高度情報知能工学概論A

消費電力振り返りサービス
日々の電力消費を細かく振り返る．
 スマートホームで取得できる3種類のログ（履歴）を連携
 機器毎の消費電力ログ，機器操作ログ，環境センサログ

従来のスマートメーターよりもきめ細かい振り返りが可能
 どの機器がどれだけ電力を使われたのか．
 何の操作によって，電力が使われたのか．
 なぜその操作が行われたのか．

住人の省エネ意識の向上に貢献する
 5～12%の省エネ効果．

井垣 宏, 瀬戸 英晴, 福田将之, まつ本真佑, 中村匡秀, ``家庭における省エネ促進のための電力消費振り返りサービスの実装と評価,'' 電子情報通信学会論文誌,
vol.J95-D, no.4, pp.778-789, April 2012.

中村匡秀

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

見つかった電力浪費行動
無駄のタイプ

無駄行動

C1：つけっぱなしDVDプレイヤーが接続されているテレビが動作していなかった
 DVDプレイヤーの電源が一日中動作中であった．

（
（ タ
従 タ
ス 提 ス
来 ク 案
法 1 法 ク
3
）
）
○
○

○

天井ライトの電源が一日中動作中であった．

○

被験者Hが外出中にもかかわらずTVが動作していた．

○

室内が十分明るいにもかかわらず天井ライトが動作中であった○

温度が十分高いにもかかわらず，エアコン（暖房）が動作中であった．

○

エアコン(冷房モード)が運転していたが，室温がそれ程変化していなかった．

○

C3：併用不能機器の同時使用

同一のテレビに接続されているDVDプレイヤー，家庭用ゲーム機を併用していた．

○

C4：併用不要機器の同時使用

テレビ，PCの両機器が併用されていた．

C2：環境状態の無視○○

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

宅内行動の自動認識
 センサボックスの時系列データを機械学習にかけ宅内行動を自動推定する
実際の日常行動

睡眠

風呂

料理

食事

温度
音量

…
照度
：
時間窓
データ特徴量予測した宅内行動20

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

環境センシングによる自動認識 アパートにセンサボックスを設置し，1カ月間実験を行った ライフロガーによる7種類の行動をラベル付け→教師データ
 Boosted Decision Forest (MS-Azure)で分類器を構築

 精度はまずまず 料理，風呂，睡眠，外出は7-8割当たる
 Micro-Average Precision: 55%
 環境センシングだけで認識する限界かLong Niu, Sachio Saiki, and Masahide Nakamura. Recognizing ADLs of One Person
Household based on Non-intrusive Environmental Sensing, SNPD 2017, pp. 477–482, 201721

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

BLEビーコンによる屋内測位を導入
 Bluetoothで固有のデバイス信号をadvertiseするIoT
 スマートフォンでキャッチ，信号強度から大まかな屋内位置を推定

 環境情報に位置情報を統合して精度向上を狙う
 部屋をゾーンに分け，ゾーン毎にビーコンを設置
 行動もゾーンに分けて，ゾーン内のデータのみを認識に使う

 精度はだいぶ向上した Micro-Average Precision: 71%
 依然としてラベル付けが大変Long Niu, Sachio Saiki, and Masahide Nakamura, ``Integrating Environmental Sensing and BLE-Based Location for Improving ADL
Recognition,'' International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2017), December 2017.

22高度情報知能工学概論A

中村匡秀

IoTによるコグニティブセンシング
 室内画像や表情からより高度なコンテキストを推定する
 室内画像から細粒度の宅内コンテキストを推定
 表情による感情分析から，高齢者ケアの効果を測定
 骨格センシングによる行動・姿勢センシング

骨格センシングによる宅内活動量評価

画像による研究室の状況推定
口角下がり具合
1.5
1.3
1.1
0.9
0:00

4:00

8:00

12:00 16:00 20:00

23

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

スマートシティ24

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

スマートシティとビッグデータ
 自治体が都市インフラやスマートフォン，スマートホームからデータを収集し，都市機能を最適化，QoLを向上する
 住宅ログの大規模化 (数万世帯から1日に数億件のレコード)
 住宅ログは多様かつ不均質なデータで構成される
 真のビッグデータとなる （3V： Volume, Variety, Velocity）

 都市の課題をデータに基づいて解決 エネルギー，交通・輸送，建物，暮らし，自治体，経済・人材

 チャレンジ： データは蓄積されるが，活用しきれていない 時間・リソースの不足 データサイエンスへの期待

25

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

PRISM: 個人適応型防犯情報サービス
 兵庫県警が配信する事件情報（ひょうご防犯ネット）にもとづき，
自分の生活圏の近くの事件を地図上に可視化する 自分の生活圏に関連する情報が欲しい！
 最新の犯罪情報を深刻度で重みづけて可視化する 自分の生活圏から近いほど深刻，最近ほど深刻

デモ動画 (YouTube)26

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

Ambulance Simulator 神戸市の救急車の出動動態を可視化・シミュレーションし，最適な指令戦略をサポートするシステム
 各救急隊が，いつ，どこに，どんな状態でいたかを可視化
 どのような指令を出すとどうなるかをシミュレートする 2018年神戸・バルセロナ国際ワークショップ (WDVC)で発表
Ambulance Simulator
クライアントサイド

Ambulance Simulator
サーバサイド
Step2

Step1
救急隊
出動ビッ
グデータ

ETL
process

MySQL
DB

Web
API

Step3
Web
API

27

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

FD-CAST / FigMap4SC
 様々な設定で構成消防車の駆けつけ時間をシミュレーション，
地図上に可視化するシステム
 火災時，どの地域へどの消防車が何分で駆けつけられるか 消防車の編成を変えたらどうなるか
 消防局の場所を変えたらどうなるか

28

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

スマートヘルスケア

29

高度情報知能工学概論A中村匡秀

IoTとVAを活用した在宅介護支援システム
 在宅高齢者の自助・互助をシステムにより支援
 健常者～軽中度の認知症を対象にIoTやVAがアシスト
 機械で出来ることは機械に任せ，人によるケアの質を上げる
 IoTによるデータ収集，状況の推定，個人に寄り添ったケアの検索・立案
 バーチャルエージェントやWebコンテンツを活用

Virtual Care Giver
全体アーキテクチャ

デモ動画 (YouTube)30

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

環境変化と声かけに基づく生活行動記録
 高齢者を対象とした負担のない行動記録とコミュニケーションの促進を目指す センサボックスの環境データのオンライン変化点検知にかける 環境が変化した＝行動が発生したとみなす エージェントが問いかけ，高齢者の回答によって行動をラベル付け
 ラベルの蓄積により自動認識の精度が上がっていく*

K. Tamamizu, S. Sakakibara, S. Saiki, M. Nakamura, and K.Yasuda, ``Capturing Activities of Daily Living for Elderly at Home Basedon Environment Change and Speech Dialog,'' In Digital Human Modeling 2017 (DHM 2017), no.LNCS 10287, pp.183-194, July 201731

高度情報知能工学概論A

中村匡秀「こころ」センシング (Mind Sensing) ロボットやエージェントとの対話による内的状態の外化
1. [データ収集]: 各高齢者の生活に合わせた様々なモーダル(PC, スマホ, スマートウォッチ)によるインタラクション
2. [分析]: 蓄積データの分析による状態の把握
3. [介入]: 状態に応じた適切な支援
今日の体調はいかがですか？

胃が痛いなあ…

外化

今何をしていますか？
どこか痛みはありませんか？

胃が痛いですデータ
user

datetime

statesMaeda

2020-02-12T15:30:00

胃が痛いです

対処法の提案
支援者との連携32

高度情報知能工学概論A

中村匡秀「こころ」センシングサービス
 「こころ」センシングを実行するための基盤となるWebサービス
 時刻や外部サービスに基づくコンテキストアウェアな問いかけの実現

 ECA規則(Event-Condition-Action)の応用
 Event: 問いかけのトリガとなる宅内コンテキスト
 Condition: 必要条件となるコンテキスト
 Action: 質問の内容，対象ユーザ，質問の送信に使用するWebサービス→それぞれの規則を柔軟に設定することでユーザの状況を考慮
Event

時刻

外部
サービス

Condition

Actionsince: 05:00:00
until: 07:00:00
今朝の体調はいかがですか？

Event

Condition

ActionsensorId = s103_1{light} >= 200
おかえりなさい．今日のデイは楽しかったですか？

33

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

デモンストレーション 時刻(18時)になればLINEで質問を送る
 ユーザの返信をイベントと捉え，さらに質問を送る
 蓄積されるデータ
timestamp

from

to

type

contents

2020-02-12T
18:00:00

bot-1

maeda

text

ここ１週間体調不良、
体の痛み、疲れやすいなどはありましたか？

2020-02-12T
18:00:21

maeda

bot-1

text

ここ１週間体調不良、
体の痛み、疲れやすいなどはありましたか？ → 少し調子が悪いです

2020-02-12T
18:00:22

bot-1

maeda

text

体のどのあたりに
不調や痛みがありますか？

2020-02-12T
15:30:46

maeda

bot-1

text

最近ずっと胃が痛いです34高度情報知能工学概論A

中村匡秀「こころ」の見守りサービス
 在宅高齢者の「こころ」のうちを継続的に見守るサービス
 （A1）「こころ」センシングサービスを活用したインタラクション
 （A2）心理状態の取得に特化した問いかけ手法
 （A3）心理状態の見守りとフィードバックによる自助支援（A1）

人間に代わり、
チャットボットとの対話を導入
問いかけ
の作成

問いかけ

（A2）

心理状態を把握するための問いかけを作成

回答
回答の評価
フィードバック
外部からの介入

フィードバックの生成
危険状態の検知

（A3）

見守り・
自助の
サポート

心理状態を把握し、状態に応じた支援を行う
35

高度情報知能工学概論A

中村匡秀(A1)「こころ」センシングサービスによるインタラクション
 「こころ」センシングサービスの活用
 コミュニケーションはLINEエージェントを採用
 時間ベースルールによる問いかけ送信 毎日決まった時刻に，心理状態を問いかける質問を送信
 回答しやすいようにテンプレートメッセージを活用 イベントベースルールによる返答処理
 利用者の回答をイベントと捉え，回答に応じたさらなる問いかけ 自由回答を受け付けてスタンプを送信

タッチするだけで回答

回答に応じてさらなる問いかけスタンプでモチベーション維持36

高度情報知能工学概論A

中村匡秀（A2）心理状態の取得に特化した問いかけ手法
 WHOの健康の定義に基づく３つの観点から性質づける Health is a state of complete physical, mental and social wellbeing and not merely the absence of disease or infirmity.
Physicality（身体性）：
疲労，痛み，睡眠障害など客観的に表れる身体症状

Physicality「最近よく眠れていますか？」

Mentality（精神性）：
感情，不安，気分などの主観的な感覚
Mentality

Sociality「最近なにか不安を感じることはありますか？」Sociality（社交性）：
幸福，意欲，社会的行動などの振る舞い「最近外出や会話の機会はありますか？」 問いかけの作成
 専門家のアドバイスや精神疾患の質問票を参考に作成
 問いかけには選択式で回答させる はい/いいえ

思う/やや思う/あまり思わない/思わない37高度情報知能工学概論A

中村匡秀

問いかけ手法の試作
 問いかけ文の定義
 高齢者用のうつ病尺度評価GDS-15、うつ病評価尺度PHQ-9、全般性不安障害の簡易評価ツールGAD-7、GHQ健康調査票を利用
 42個の問いかけ文を作成し、３つのカテゴリに主観的に分類
 Physicalityは13個、Mentalityは21個、Socialityは8個

 Mind Sensing Serviceのインタラクション設定
 送信メッセージ内容は問いかけ文とその回答方法
 朝6:30 夜21:30にそれぞれ3問ずつ問いかけを送信 １週間で42問全ての質問を網羅
Physicality（各カテゴリの問いかけ例）

疲れた感じがして、何かをする気力がないと思いますか？
最近、あまり食欲がないと思いますか？

Mentality

毎日の活動力や周囲に対する興味が低下したと思いますか？
将来の漠然とした不安に駆られることが多いと思いますか？

Sociality

自分が無力だなあと感じることが多いと思いますか？

他人が気付くくらい、動きや話し方が遅くなったと思いますか？

38高度情報知能工学概論A

中村匡秀（A3）心理状態の見守りとフィードバック
 心理状態の見守り
 問いかけの回答にスコアを与え、心理的な健康度合いを算出
 ポジティブな回答から高い点数を割り当てる （Ex Yes→1, No→ −1）

 心理的な健康度合いの数値を週次や月次で追い，心理状態を見守る
 低いスコアが長期間続く場合やスコアが急激にマイナスに振れる場合などの危険な状態を検知可能
最近よく眠れていますか？
カテゴリ
スコア time（はい / いいえ）
Physicality

いいえ

Physicality−1

20203-12

Mentality

Sociality

2
1

時系列化

ス
コ
ア

0
1日 2日 3日 4日 5日 6日 7日 8日 9日 10日 11日 12日 13日 14日

-1
-2

39

高度情報知能工学概論A

中村匡秀（A3）心理状態の見守りとフィードバック
 取得した状態に応じて問いかけやアドバイスをフィードバック 問いかけの回答に基づくフィードバック
問いかけ

回答

フィードバック

最近よく眠れていますか？

いいえ ここ最近眠れていないようですね。
よく眠れるよう、日中適度な運動を心掛けてみませんか。

 自己の振り返りや自発的なメンタルヘルスケアを促す
 週次等で回答を集計し，Weeklyのフィードバックとして回答内容が示唆する症状を列挙する → 気づきを促す
 危険な状態の兆候を検知した場合は，外部支援者に連絡，指示を仰ぐ
問いかけ

症状

○○さんは最近、

最近よく眠れていますか？

睡眠不足

・睡眠不足
・不安
・社交性の低下

最近なにか不安を感じることは 不安ありますか？
最近外出や趣味などの機会はありますか？

社交性の低下を感じているようです。
何か思いあたることはありますか？
40

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

生活史とLODを活用した話題生成 認知症患者が覚えている自分自身の昔の記憶を活用 生活史:出身，家族構成，学校，仕事，思い出，趣味などの情報
 認知症者自身にまつわる定常的な情報を用いて話題作りをする
 LOD(Linked Open Data)を活用して話題を発展させる[2] 榊原 誠司, 佐伯 幸郎, 中村 匡秀, 安田 清, ``在宅認知症者の日常カウンセリングシステムのための個人向け話題生成,'' 電子情報通信学会技術研究報告, vol.116, no.488, LOIS2016-68, pp.35-40, March 2017.

41

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

デモ動画
 ユーザに出身を聞き，その出身都道府県の名産品について反応を示す

42

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

ライフステージの出来事を活用した話題生成 人生の節目に当たる年に流行した出来事や流行を題材に，話題を生成する
STEP1：利用者の年齢から人生の節目の年代を特定
STEP2：各節目の年代に起きた出来事や流行をオープンデータから取得
STEP3：取得した出来事や流行を使った話題を生成する

 オープンデータからその年の出来事を取得
 出来事や流行は，歴史に刻まれた不変の事実(ファクト) 近年Web上の多くのサイトで公開されている
 Wikipedia
 家族遺産.jp
 年代流行E(1962年)

 デモは後程．．．

S

中学校卒業
就職
結婚

Y

1962年
1965年
1972年

映画

椿三十郎
キングコング対ゴジラ
007 ドクター・ノオ

音楽

石原裕次郎「赤いハンカチ」
ザ・ピーナッツ「ふりむかないで」

流行コカ・コーラ スカッとさわやか
あたり前田のクラッカー

43

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

エージェント対話から個人関心事の抽出 エージェントとの対話から，個人にまつわる知識(個人オントロ
ジー)をLinked Data形式で蓄積し，その中から特に関心をもっている概念「個人関心事」を発見する
 A1：個人関心事の抽出
 先行システム[1]を利用して特定ジャンルにおける関心事を取り出す
 関心事に関するエピソードを語ってもらい個人オントロジーを抽出

最近はYouTube

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cs27:最近
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徳田さん、好きな食べ物はなんですか？

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ラベンダーの匂い

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ハマチの刺身rdfs:comment

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日本酒焼酎沖縄の泡盛

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うどんが好きです問cs27-prop:好きな場所

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漫画を読んだりサッカーとかしたりゲームをしたりしたこ ...
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cs27:ゲーム

cs27-prop:学校生活の思い出
rdf:Bag
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cs27:兵庫県神戸市
rdf:_1
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生まれたのは兵庫県神戸市
rdfs:comment
cs27-prop:生まれた場所
育ったのは兵庫県明石市
rdfs:comment

rdf:type
cs27:兵庫県明石市
rdf:_1

うどんのエピソードを教えてください返答

rdfs:comment

母方のおばさんとか姪っ子の優香ちゃん

cs27-prop:育った場所
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cs27:母方
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rdf:_2

cs27:おばさん

rdf:_3
rdf:_4cs27-prop:親しい親族

cs27:姪っ子

cs27:優香
cs27-prop:親しかった友人
cs27:uid001

rdf:_1
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cs27:中学校

cs27-prop:仕事内容
cs27-prop:元々の性格

rdf:_2
cs27:基本的cs27-prop:好きな音楽

cs27:一緒

rdf:_3
cs27:二宮

cs27:ハードロック

rdf:_4cs27-prop:好きな音楽
cs27:藤原cs27:ジャーマンメタル

rdfs:comment

cs27-prop:好きな音楽

中学校から一緒だった二宮君藤原くん

cs27:ガンマレイ

rdf:_2

cs27:明石市立二見北小学校

rdf:_3cs27-prop:小学校

cs27:ソフトウェア工学

cs27-prop:幼い頃の思い出

cs27:研究cs27:2年生

rdf:_4
cs27:大学

cs27-prop:愛称
cs27:まさやん

rdf:_5

cs27:教育cs27-prop:職業
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cs27:大学教員

情報工学特にソフトウェア工学の研究および大学での教育 ...

cs27-prop:趣味 A2：個人関心事の評価

rdf:_1
cs27:レトロゲーム

cs27:情報工学

 個人オントロジーに登場する概念を3つの基準によって評価
 関心の度合いを数値として算出する
44

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

個人関心事を推定する3つの基準
 P1：エピソードを多く語るほど関心が高い
 人は自分が関心があることには多くを語るだろう エピソードの回答リテラルの文字数で評価

 P2：エピソードに含まれる概念数が多いほど関心が高い
 関心のあることにはより多くの知識や経験が付随しているだろう P2: エピソードに対応するLinked Data内のリソース数で評価

 P3：参照元が複数ある概念は関心が高い
 関心のあることは、様々な文脈で言葉に出しているだろう P3: リソースにつながるリンク数でリソースを対象に評価

P1

P2
P3
45

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

日常生活の困りごとの対処法推薦・共有
 目的：在宅生活における困りごとに対する自助・互助を支援
 在宅高齢者が困り事に対して、自分の状態にあった対処法を自分で解決できるようにする → 自助
 手軽に困り事に対する対処法のアイディアを共有・評価することで高齢者同士で助け合う → 互助

 Compass4SL (Community-based Problem and Solution
Sharing Service for Senior Living)の開発
 プロトタイプを開発
 コンセプトビデオをYouTubeで公開
 介護現場の人にアンケートをとった
 https://youtu.be/GEwH3BABpWI• 高槻大貴, 佐伯幸郎, 中村匡秀, 安田清, ``Compass4SL:在宅高齢者を対象とした困り事対処法共有サービス,'' 電子情報通信学会技術研究報告,
vol.119, no.477, LOIS2019-81, pp.145-150, March 2020. (沖縄，大濱信泉記
念館)• 高槻大貴, 中村匡秀, 佐伯幸郎, 安田清, ``在宅高齢者を対象とした困りごと
対処法推薦・共有サービスの提案,'' 電子情報通信学会技術研究報告,
vol.119, no.275, SC2019-25, pp.31-36, November 2019. (長野，信州大学)

46

高度情報知能工学概論A中村匡秀

IoTで可能になること（再掲） 実世界の情報収集，オペレーションが可能になる プラットフォーム独立なアクセス，大規模ストレージへのデータ蓄積

 実世界の過去～現在の状況を理解できる ビッグデータ処理，可視化，分析 状況に応じたオペレーションが可能になる
 ルールベース，自動化，最適化

 データを蓄積・学習することで未来の状況を予測できる AI, 機械学習，予測

すべてインターネットのサービス，リソースを活用して実施できる
47

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

まとめ
 IoTの解説とともに，中村研究室で行っている研究を紹介した
 IoTの概説
 スマートホーム スマートシティ
 スマートヘルスケア

 IoTの特長・性質を考慮した適用が重要 超巨大異種分散システム
 マルチベンダ必須．一社ですべて1から作るのは非現実 開発より運用が大変．人手をなるべく介さない仕組みが必要
 技術駆動ではなく，目的指向が重要 本当に困っている社会課題へのアプローチ48

高度情報知能工学概論A

中村匡秀

レポート課題【課題1】 自分の身の回り，あるいは，社会における課題を，講義に出てきたIoT，スマートシステムを用いてどのように解決・改善するか，
自由に発想して答えなさい．回答にあたっては，
 （１）着目する課題とその理由 （２）具体的な解決・改善の方法
 （３）どのような効果・メリットが生まれるかにわけて整理して記述しなさい．
 提出はGoogleFormから行うこと（〆切 8/17）
 https://forms.gle/Ah8G9DBDepJ8WkBx6

 本日の資料はBEEFまたは以下からダウンロード可能 https://cs27.org/-> 【更新履歴】にあります【課題2】 神戸大学全学共通機構
2クォーターの振り返りアンケートに答えること（うりぼーネットからリンクをたどれます）
49