社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

システムとユーザの対話に基づく個人に適応した
宅内省エネ行動推進手法
平井駿†

岡本大†

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†† 高知工科大学 〒 782–8502 高知県香美市土佐山田町宮ノ口 185
E-mail: †{hirashun,hiro-o}@es4.eedept.kobe-u.ac.jp, ††chensinan@gold.kobe-u.ac.jp,†††saiki.sachio@kochi-tech.ac.jp, ††††masa-n@cmds.kobe-u.ac.jp
あらまし

近年，地球温暖化などの気候変動は深刻な問題となっており，日本はゼロカーボン社会実現を目指している．ゼロカーボンは，温室効果ガスの排出量と吸収量を差し引きでゼロにし，CO2 排出量を削減することが重要となる．本研究では，宅内省エネ行動によるエネルギー削減に焦点を合わせ，家電別消費電力の取得不足，個人適応の欠如，通知の見落としといった問題点に対処する．そのために，IoT デバイスとベースラインを利用した消費電力管理サービスと仮想エージェント（VA）を連携する手法を提案し，実装を行った．評価実験では，VA 導入により消費電力が減少し，省エネ意識の向上と行動変化が見られたことを確認した．
キーワード ゼロカーボン，省エネ行動，IoT デバイス，消費電力，個人適応，仮想エージェント

A Study of Promotion Method for Energy-Saving Behavior in Homes
with Personalized Adaptive Interaction
Shun HIRAI† , Hiro OKAMOTO† , 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†† Kochi University of Technology, 185 Miyanokuchi, Tosayamada, Kami City, Kochi 782-8502, JAPANE-mail: †{hirashun,hiro-o}@es4.eedept.kobe-u.ac.jp, ††chensinan@gold.kobe-u.ac.jp,†††saiki.sachio@kochi-tech.ac.jp, ††††masa-n@cmds.kobe-u.ac.jp
Abstract In recent years, climate change, including global warming, has become a serious issue, and Japan isaiming to realize a zero carbon society. Zero carbon means reducing the net emissions of greenhouse gases to zeroby balancing the amount emitted and absorbed, which is crucial for reducing CO2 emissions. This study focuses onenergy reduction through in-home energy-saving actions, addressing issues such as the lack of acquisition of appliance-speciﬁc electricity consumption data, lack of personal adaptation, and oversight of notiﬁcations. To addressthese, a method that integrates a power consumption management service using IoT devices and baselines with avirtual agent (VA) was proposed and implemented. The evaluation experiment conﬁrmed that the introduction of
VA led to a reduction in power consumption, and an improvement in energy-saving consciousness and behavioral
change was observed.
Key words Zero carbon, Energy-saving behavior，IoT device, Energy consumption，Personal adaption, Virtual
agent

—1—

1. は じ め に

また，実験後，省エネに対する意識が高まったか，省エネ行動を実践していたかのアンケートを行い，省エネ行動が推進できて近年，地球温暖化などの影響による気候変動が大きな問題といたかの評価も行った．その結果，VA 導入により消費電力量なっている，世界の平均気温は上昇を続けており，様々な災害が減少する場合があることが分かった．また，ユーザの省エネを引き起こしている [?]．この問題を解決するため，日本ではゼ行動に対する意識を高め，実践するようになることが確認できロカーボンを推進する動きが政府をあげて活発となってきていた．これにより，消費電力を管理するサービスと連携した VA

る．ゼロカーボンとは温室効果ガスの排出量と吸収量を差し引による省エネ行動の推進は有用であることが明らかになった．

きでゼロにするという概念である．ゼロカーボン社会の達成には温室効果ガス，主に二酸化炭素の排出量を減らすための省エネ行動が重要であり，本研究ではその中でも宅内の省エネ行動

2. 準

備

2. 1 ゼロカーボンについて着目した．省エネ行動を宅内の個人に推進するために近年，地球温暖化などの気候変動が問題となっている．世界

様々なアプリを企業が開発しているが，地域の平均電力量などの平均気温は 2020 年時点で，工業化以前（1850〜1900 年）と他世帯データの統計量との比較を行うものが多く，個人適応が比べ，既に約 1.1 ℃上昇している．地球温暖化により，豪雨やあまりなされていない．省エネ行動推進による効果を最大化す

猛暑のリスクが高まり，さらに，様々な産業への影響が出るとるためには，個人の生活様式や習慣に基づいて省エネ行動を提考えられている．この気候変動の原因となっている温室効果ガ案することが必要である．また，家電別のデータを取得できな

スは，経済活動と日常生活に伴い排出されており，個人の衣食いため，家電に応じた通知ができない．さらに，テキスト形式

住や移動といったライフスタイルによる排出量が全体の約 6 割で通知されるためユーザが気づかない場合があるといった問題を占めるという分析結果も報告されている．この問題を解決す点もある．

るため，2020 年 10 月に政府は 2050 年までに温室効果ガスのこれらの問題点をふまえ，本研究では宅内を対象に個人に適排出量と吸収量を差し引きでゼロにする，ゼロカーボン（カー応した省エネ行動を推進する手法を提案することを目的とする．

ボンニュートラル）の社会を目指すことを宣言した [?]．ゼロ

キーアイデアは IoT（Internet of Things）デバイスを用いたカーボンを達成するためには温室効果ガス，特に CO2 の排出消費電力管理サービスと仮想エージェント（Virtual Agent：量をできる限り削減することが重要であり，エネルギーとも密VA）を用いた省エネ行動推進サービスの連携である．提案手接に関係している．

法は以下の 3 つのアプローチによって構成される．

2. 2 電力可視化アプリ

A0：宅内への IoT デバイスの配備

現在，エネルギー削減に向けて宅内での消費電力を可視化し，宅内の家電別の消費電力の取得と制御を行うために，IoT デ

ユーザに省エネ行動を推進するアプリを様々な企業が開発してバイスを家電ごとに配備する．IoT デバイスを用いることで，いる．具体的には関西電力の「はぴ e みる電」[?]，東京電力

リアルタイムな消費電力のデータを家電別に取得でき，そのの「くらし TEPCOWeb」[?] 等が存在する．これらのアプリ

データを消費電力管理サービスに送信することが可能である．

では，宅内での消費電力のグラフや消費予測を見ることができ

A1：消費電力管理サービスる．また，消費電力量に基づいてアラートを通知することが可

A0 で配備した IoT デバイスから，API（Application Pro-能である．

gramming Interface）を利用して消費電力のデータを取得し管2. 3 個人適応の重要性理するサービスである．このサービスでは，ユーザごとに基本エネルギー削減をサービスを利用するユーザに推進するため的な消費電力量となるベースラインを設定でき，それと現在のには，画一的ではなく個人に適応した推進手法を打ち出すこと

消費電力との比較によって省エネ行動を推進する通知文の作成が重要である．個人の生活様式や習慣，環境等を考慮することを行う．これによって，個人に適応した通知が可能になる．

で，持続可能な無理のない省エネ行動の推進が可能になる．例

A2：VA 省エネ行動推進サービス

えば，夏季のエアコンの温度を 28 ℃に設定することを全ユー

A1 から通知文の取得を行い，VA がユーザに通知を行うサー

ザに推進したとする．一部のユーザにとっては快適な温度設定ビスである．また，通知文の内容に応じて家電を制御するかのである一方で，他のユーザにとっては不快感を与える可能性が質問をユーザに行い，その回答に応じて家電を制御する命令をある．特に暑がりの人や，健康上の理由で特定の温度設定が必

A1 に送信し実際に制御を行う．これによって，ユーザはサー要な人にとっては，一律の温度設定が適切でない場合がある．

ビスからの通知により気づきやすくなる．

そのため，ユーザ一人ひとりの特性を理解し，それに基づきカ

本研究では，上記のアプローチの有用性を評価するため，関連する 3 つのリサーチ・クエスチョンを設定し実験を行った．

スタマイズされた省エネ行動を提案する手法を考えることが必要である．

実験は 2 週間行い，前半の 1 週間は消費電力サービスのみを，

2. 4 利用した技術

後半の 1 週間は消費電力サービスに加えて宅内に導入した VA

2. 4. 1 IoT デバイスを被験者に利用してもらう．IoT デバイスによって実験期間中電子機器や家電等の日常的に使うモノの状況をセンサなどでの消費電力のデータを取得する．そのデータを比較することで計測し，クラウド上でそれらの情報を処理，変換，分析，連携VA 導入により実際に消費電力量が減少するのかを検証した．

することができる概念を IoT（Internet of Things）と呼ぶ．

—2—

この技術を用いることで，機器の消費電力をリアルタイムに取で送信するため，ユーザがその通知に気づきにくいという問題得し，分析することが可能になり，データ分析の効率化が望め点がある．ユーザが省エネ行動を行うためには，通知に気づくる．近年，IoT は電気機器，エネルギー，製造，農業といったようなサービス設計にすべきである．

様々な産業で取り入れられており，より高い価値やサービスがこれらの点を踏まえて解決すべき課題をまとめると，個人の生み出されている [?]．IoT の技術を使用したデバイスは IoT

家電別の消費電力のデータを取得し，そのデータから個人に適デバイスと呼ばれ，モノの状況を計測するために用いられる．

応した省エネ行動を提案する通知文の作成を行い，その通知にユーザが気づくような手法を構築することである．

2. 4. 2 APIAPI（Application Programming Interface）とは，あるプログラムの機能や管理するデータ等を，外部の他のプログラムから呼び出して利用し共有することができるものである．

3. 提 案 手 法
3. 1 目的とアプローチ

API の中でも，Web 上に公開されており外部から利用可能な

本研究の目的は，宅内を対象に個人に適応した省エネ行動をものを Web API と呼ぶ．Web API を利用することで，個人推進する手法を提案することである．本研究のキーアイデアは，や企業が開発したサービスの機能を，自身が開発したサービス

VA と消費電力を管理するサービスを連携し，マルチモーダル内で使用することが可能となる．これにより，ソフトウェア開な通知を行うことである．

発の効率化やセキュリティの向上につながる [?]．

2. 4. 3 仮想エージェント
我々の研究グループでは，仮想エージェント（Virtual Agent：VA）を用いた研究を行っている．仮想エージェントとは音声目的を達成するために以下の 3 つのアプローチを提案する．

A0： 宅内への IoT デバイスの配備
A1： 消費電力管理サービス

認識技術を用いたプログラムで，人型の映像とチャットが画面内に映し出され，ユーザとの対話が可能である．この技術によ

A2： VA 省エネ行動推進サービス

り，ユーザに対してマルチモーダルな情報の伝達が可能である．

3. 2 全体アーキテクチャ

マルチモーダルとは，音声や映像，テキスト等の様々な手段で上記の目的を達成するための全体アーキテクチャを図 2 に示情報を伝えることである．図 1 に VA の画像を示す．

す．

図 1: 仮想エージェントの画像 (Copyright 2009-2018 Nagoya Insti-

tute of Technology (MMDAgent ModelMei )) [?]2. 5 着目する問題と課題
消費電力のデータを管理し，省エネ行動を推進する現行のア

図 2: 全体アーキテクチャ

プリには，以下の 3 つの問題点が存在する．

P0：家電別の消費電力のデータを取得できない

全体アーキテクチャの概説を以下に行う．

現行のアプリでは，家電別の消費電力のデータを取得する設IoT デバイスを用いて家電から消費電力のデータの取得を行計になっていないという問題点がある．家電に応じたより最適

い．消費電力管理サービスにそのデータを送信する．消費電力な省エネ行動を提案するためには，家電別の消費電力を取得す

管理サービスはユーザが設定したベースラインと管理者が設定ることが必要である．

したルールをもとに通知文を作成し，VA 省エネ行動推進サー

P1：個人に適応した省エネ行動の通知を行っていないビスに送信する．また，ユーザに消費電力のデータを可視化で現行のアプリでは，地域の平均電力量や他世帯データの統計きる．VA 省エネ行動推進サービスは，通知文はユーザに送信量などのデータと比較して，省エネ行動の通知を行っているとし，また，家電を制御するかどうかの質問を行う．ユーザの回いう問題点がある．ユーザに持続可能な無理のない省エネ行動

答に応じて，家電を制御する命令を消費電力管理サービスに送を推進するためには，ユーザ個人の消費電力のデータを取得し，信し，IoT デバイスの制御による家電の制御を行う．

より個人に適応した通知を行うことが重要である．

P2：通知がテキスト形式で送信されるため気づきにくい
現行のアプリは，省エネ行動を推進する通知をテキスト形式

3. 3 A0：宅内への IoT デバイスの配備
家電ごとの消費電力のデータを収集し，また，家電の制御を行うために，宅内に IoT デバイスの配備を行う．IoT デバイス

—3—

を用いることで，リアルタイムな消費電力のデータを取得でき

このサービスでは，消費電力管理サービスの API を用いる

る．また，そのデータを API を利用してサービスに送信することでユーザごとの通知を取得し，VA が通知文の発話を行う．

ことが可能であり，消費電力の分析や家電別の最適な省エネ行

また，消費電力量が増加している場合は，家電を制御するかど動の提案に利用される．例えば，データの収集には SwitchBot

うかの質問をユーザに行う．その回答に応じて家電を制御する

プラグミニ（JP）を，家電の制御にはプラグミニと SwitchBot

命令を API を利用して消費電力管理サービスに送信する．さハブミニを用いることができる [?]．

らに，消費電力管理サービスから取得した電力グラフの表示と

図 3 に SwitchBot 社の IoT デバイスを示す．

消費電力管理サービスのサイトの表示が可能である．
このサービスによりユーザは，消費電力管理サービスのサイトの表示を行うことなく通知文を取得でき，さらに，マルチモーダルな通知をユーザに行うので，省エネ行動の推進につながると考えられる．

3. 6 全体の流れ
ユーザに通知文を送信し，家電の制御を行うまでの全体の流れを以下に示す．
(a) SwitchBot プラグミニ（JP）(b) SwitchBot ハブミニ

図 3: 宅内に配備する IoT デバイス

（ 1 ） 宅内に配備したプラグミニから家電の消費電力とデバイスのデータを取得し，消費電力管理サービスに送信する．
（ 2 ） 取得したデータをデータベースに保存し，ユーザが設定し3. 4 A1：消費電力管理サービス

たベースラインとの比較を行い，管理者が設定したルール

家電から収集した消費電力のデータを管理するために消費電に基づいて通知文の作成を行う．

力管理サービスの構築を提案する．
このサービスは，ユーザごとの消費電力の管理が可能である．
宅内に配備された IoT デバイスの API を利用することで消費電力量を取得し，データベースへの保存を行う．また，API による家電の制御も可能である．
消費電力管理サービスの特徴として，ユーザによるベースラインの設定が可能である．ベースラインとは，ユーザの基本的（ 3 ） 作成した通知文を VA 省エネ行動推進サービスに送信し，ユーザに対して通知と家電を制御するかどうかの質問を行う．
（ 4 ） 質問の回答に応じて，家電を制御する命令を消費電力管理サービスに送信し，プラグミニとハブミニに対して制御を行う．

な消費電力量であり，このベースラインとの比較によりユーザにテキストによる通知を行う．比較の結果，どのような通知を4. 実

装行うかは管理者がそのルール設定を行う．ベースラインには設定した期間の消費電力の平均値が 1 時間単位で登録され，1 時

3 章で述べた提案手法の実装は以下のように行った．

間おきにその時点での消費電力との比較を行う．例えば，1 週

4. 1 宅内への IoT デバイスの配備間の消費電力のデータをベースラインと設定し，その期間の午消費電力データの収集には 3.3 節で述べた SwitchBot プラ

前 8 時の消費電力量の平均が 1.0kWh であったとする．このグミニ（JP）を，家電の制御にはプラグミニと SwitchBot ハ時，現在時刻が午前 9 時となったタイミングでベースラインとブミニを用いた [?]．プラグミニは家電のコンセントとプラグの比較が行われ，午前 8 時の消費電力量が 1.2kWh であった場の間に接続し，ハブミニは USB A による接続を行う．配備を合，ベースラインと比較して 20 ％増加していることになる．

行った後，SwitchBot アプリを用いてプラグミニとハブミニと通知文には，どの家電がベースラインと比較してどの程度，の Bluetooth 接続を行い，プラグミニのデバイスの名前に家電消費電力量が増加また，は減少したかが含まれ，増加している名を設定する．プラグミニは SwitchBot 社の提供する API を場合は消費電力量を減らすためのアドバイスを，増加している利用することで消費電力のデータを取得することができ，電源場合はユーザを称賛する内容を含める．通知文はサイト内でののオンオフを遠隔で行うことも可能である．ハブミニは API を表示が可能である．

使用することで，様々な家電にリモコンと同じように遠隔で命また，消費電力管理サービスでは消費電力のデータをユーザに様々な形で可視化できる．

令を送信できる．

4. 2 消費電力管理サービスの実装

消費電力管理サービスによりユーザは，ベースラインの設定

消費電力管理サービスの開発には SpringBoot [?] フレームによる個人に適応した通知文の取得と，リアルタイムな消費電ワークを用い，プログラミング言語には Java [?]，JavaScript [?]力量と過去のグラフを見ることができる．

を，データベースには MySQL [?] を使用した．

3. 5 A2：VA 省エネ行動推進サービス

このサービスは，ID とパスワードによるユーザのログイン消費電力管理サービスと連携を行い，ユーザに省エネ行動を機能を有している．宅内に配備された SwitchBot 社の API を推進するために，VA 省エネ行動推進サービスの提案を行う．

利用することで，1 分おきに消費電力量と接続されている家電—4—

のデータを取得し，データベースへの保存を行う．また，APIング言語に JavaScript [?] を用いた．我々の研究グループで開による家電の制御も可能である．

発を行っている VA「メイちゃん」[?] に省エネ行動推進サービ

基本的には，ユーザが設定したベースラインと現在の消費電力量との比較によって通知文の作成が行われる．しかしながら，スの機能を追加することで，実装を行った．開発を行った VA
省エネ行動推進サービスの画面を図 7 と図 8 に示す．

こたつや炊飯器，PC 等に関しては電源をオフにする以外の方法で，ユーザの働きかけにより消費電力量を減らすことは難しい．そのため，管理者が設定した時間以上の間，電源をオンにしている場合に通知を行うよう設計した．また，全体としての消費電力量の増加量（減少量），CO2 の増加量（削減量）がどの程度なのかの通知も行う．通知文はサイトのトップページにデバイスの状態と共に表示される．
また，このサービスでは 1 時間おき，日おきの消費電力の棒グラフと，1 日の家電別消費電力の円グラフを自動的に作成し，可視化することが可能である．円グラフとともに，家電別の消費電力量，使用時間，それぞれの前日比の表も表示され，コメントを記入することが可能である．

図 7: 通知の伝達を行う VA

開発を行った消費電力管理サービスの画面を図 4〜図 6 に示す．

図 4: 消費電力管理サービスサイトのトップページ
図 8: 家電を制御するかどうかの質問を行う VA

5. 評 価 実 験
5. 1 実験の概要
図 5: 1 時間おきの消費電力の棒グラフ

本研究では，VA を用いた省エネ行動の推進が有用であるかを検証するために評価実験を行った．評価を行うために以下のように RQ（リサーチ・クエスチョン）を設定し，その結論を出す．

RQ1： VA を導入することで消費電力量は減少するか？
RQ2： VA を導入することで省エネに対する意識は高まるのか？

RQ3： VA を導入することで省エネ行動を実施するようになるのか？
被験者には我々の研究室のメンバーに協力していただき，22
図 6: 1 日の消費電力の円グラフ

歳，23 歳，25 歳の男子学生 3 人を選出した．それぞれを被験者

A，B，C とする．VA 導入前後の評価を行うため，まず被験者
4. 3 VA 省エネ行動推進サービスの実装
VA 省エネ行動推進サービスの開発については，プログラミは宅内に IoT デバイスを配備し，消費電力管理サービスのみを1 週間利用して消費電力のデータを取得した．これをベースラ—5—

イン期間とする．その後，初めの 1 週間分のデータをベースラ– 1 時間当たりの消費電力が同時刻のベースラインよりインとして設定してから VA を被験者の宅内に導入して 1 週間20%以上増加したとき：利用し，消費電力のデータを取得した．これを VA 導入期間と増加量（%）と消費電力を減らすためのアドバイスをする. 取得した消費電力のデータの期間内の総消費電力を比較通知する．

し RQ1 の検証を行った．さらに，被験者全員が共通して IoTエアコンは自動に設定するか，電源をオフにするかどデバイスを配備した家電に関しては，期間内の総消費電力の比うかの質問を行う．

較を行った．RQ1 を実証するためにはベースライン期間より– 1 時間当たりの消費電力が同時刻のベースラインよりVA 導入期間の方が，消費電力量が少なくなることが望ましい．

20%以上減少したとき：

5. 1. 1 実 験 期 間
実験期間は以下のように設定した．

•減少量（%）とユーザを称賛する内容を通知する．

PC，電気ヒーター•

ベースライン期間– 2 時間半以上電源がオンになっているとき：– 被験者 A：12/21〜12/27

長時間オンになっていることを通知する．

– 被験者 B：12/23〜12/29

電源をオフにするかどうかの質問を行う．

– 被験者 C：12/28〜1/3
5. 2 実 験 結 果•

VA 導入期間– 全員：1/12〜1/18
5. 1. 2 IoT デバイスの配備
実験開始前に IoT デバイスの配備を行った．プラグミニを配

被験者 A，B，C について，期間内の消費電力の総和について比較を行った結果を図 9 に示す．また，被験者全員が IoT デバイスの配備を行った冷蔵庫，PC，エアコンの期間内消費電力の総和について比較を行った結果を図 10〜図 12 に示す．

備した家電は以下のとおりである．

•

被験者 A：PC，エアコン，冷蔵庫，電子レンジ，テレビVA•

被験者 B：PC，エアコン，冷蔵庫•

被験者 C：PC，エアコン，冷蔵庫，ディスプレイ，電気

(kWh)

40

ヒーター

3020

また，各宅内にハブミニの配備も行った．

10

5. 1. 3 アンケートの実施
0

RQ2，RQ3 の検証を行うために実験後，以下のアンケートをA行った．

B

C

図 9: 被験者ごとの消費電力の期間別総和比較

Q1： VA を利用する前後で，省エネに対する意識にどのような変化がありましたか？

Q2： VA を導入する前に，どの程度通知された省エネ行動を実施していましたか？

実施していましたか？

(kWh)

Q3： VA を導入した後に，どの程度通知された省エネ行動を8VA

64Q1 は 1．非常に低下した，2．低下した，3．変わらない，4．
高まった，5．非常に高まったの 5 段階で評価を行った．また，

2

Q2 と Q3 は 1．全く実施していない，2．ほとんど実施していない，3．時々実施していた，4．常に実施していたの 4 段階で評価を行った．Q1 は RQ2 の検証に，Q2 と Q3 は RQ3 の検0ABC

図 10: 被験者ごとの冷蔵庫の消費電力の期間別総和比較証に対応する．

5. 1. 4 ルール設定
消費電力管理サービスが通知文を作成する時のルールは以下のように設定した．

•

冷蔵庫，エアコン—6—

している．被験者 C のベースライン期間における冷蔵庫の消PC
8

費電力量が極端に少ない理由を尋ねたところ，冷蔵庫をほとんVAどオンにしていなかったとのことだった．PC に関しては，全(kWh)7

員が VA 導入期間の方が少なくなっている．これは VA による

65PC を長時間オンにしているという通知の効果があったと考え4られる．エアコンに関しては，被験者 A のみ VA 導入期間の方3が減少しているが，被験者 B，C に関しては増加している．被2

験者 A は VA 導入期間に，エアコンをオンにしていなかった．

1

また，被験者 C の消費電力のデータに VA 導入による効果が0A

BC

図 11: 被験者ごとの PC の消費電力の期間別総和比較あったと考えられる部分があったため考察する．被験者 C について，VA 導入期間の家電別の日別総消費電力を図 13 に示す，

C
7406PC

VA

(kWh)

(kWh)

3530

54253202151015012345670ABC

図 13: 被験者 C の VA 導入期間における家電別の日別総消費電力
図 12: 被験者ごとのエアコンの消費電力の期間別総和比較

このグラフから，電気ヒーターの消費電力量が 2 日目から 3
また，アンケートの結果を以下に示す．

•

して，被験者 C にインタビューを行ったところ，「VA に電気被験者 Aヒーターが長時間オンになっていることを通知されたため利用– Q1：4．高まった– Q2：1．全く実施していない– Q3：3．時々実施していた•をやめた」との回答があった．したがって，VA の導入による消費電力量減少の効果があったといえる．また，この結果は RQ2や RQ3 の実証にもつながる．
これらの考察から，時間帯別，日別，期間内総消費電力量の被験者 B– Q1：5．非常に高まった– Q2：1．全く実施していない– Q3：2．ほとんど実施していない•日目にかけて大きく減少していることが分かる．このことに関

比較では，VA 導入により消費電力量が減少しているとはいえなかった．しかしながら，特定の家電においては VA 導入により消費電力量が減少していた．よって，RQ1 の実証につながる部分があったといえる．
次にアンケートの結果から RQ2 と RQ3 の評価を行う．Q1

被験者 C– Q1：4．高まった– Q2：1．全く実施していない– Q3：4．常に実施していたの回答では 4．高まった，が 2 人，5．非常に高まった，が 1 人と肯定的な意見が多く，省エネに対する意識は VA 導入により高めることができたことが分かる．また，Q2 の回答では全員が 1．全く実施していない，としているのに対し，Q3 の回答で

5. 3 考察は被験者 A〜C それぞれが 3．時々実施していた，2．ほとんど5. 3. 1 RQ の評価実施していない，4．常に実施していた，と回答しているため，初めに RQ1 の評価を行う．期間内消費電力の総和比較のグ

VA 導入により省エネ行動をユーザに実施させることができる

ラフに関しては，被験者 A は VA 導入期間の方が消費電力量がようになったといえる．よって RQ2 と RQ3 の評価に関して極端に少なく，被験者 B と C については VA 導入期間の方がは，前向きな兆候が見られたと考えられる．

消費電力量が増加している．

5. 3. 2 課

題次に，家電別の消費電力総和のグラフに関して考察する．冷

本研究の課題として，まず 5.3.1 項で述べた RQ1 の評価よ

蔵庫に関しては，全員が VA 導入期間の方が消費電力量が増加り，VA の導入により全体として消費電力量が減少することがい—7—

えなかったことがあげられる．原因としては，主に環境要因のにすることを目的として，IoT デバイスを用いた消費電力を管影響と分析期間の短さがあげられる．まず環境要因について考理するサービスと VA による省エネ行動を通知するサービスをえると，ベースライン期間と VA 導入期間を比較するにあたっ開発しそれらの連携を行った．また，その有用性を評価するたて気温や天候といった外部条件が消費電力量に直接影響を及ぼめに，宅内に IoT デバイスを配備して VA を導入する実験を行す場合がある．例えばベースライン期間より VA 導入期間の方い，VA の導入前後における消費電力量の比較と省エネ行動にが気温が低い場合，暖房やヒーターの使用時間は増加すること関するアンケートを行った．結果として，VA 導入により消費になる．実際に，被験者にインタビューを行ったところ「VA電力量が減少する場合があることを確認できた．さらに，ユー導入期間の方が寒かった」との回答があった．そこで，気象庁

ザの省エネに対する意識が高まり，省エネ行動を実施するよのデータ [?] を利用して被験者 B の在住する神戸市と被験者 Cうになることが分かった．したがって，省エネ行動の推進にはの在住する大阪市について実験期間内の平均気温について調査VA 導入が有用であるといえる．

を行った．その結果を図 14 に示す．

今後の展望として，消費電力管理サービスにおいて，ユーザよる通知文作成のルール設定を可能にすることがあげられる．
これにより，ユーザは自分の特性にあった持続可能な無理の10ない省エネ行動が可能となると考えられる．次に，消費電力のVA

データから，ユーザの特性に合わせて自動的にルールが設定可8能にすることがあげられる．本研究では，実験期間が短かった

7ため消費電力のデータをあまり取得できなかったが，消費電力()9のデータを大量に取得し自動的なルール設定を可能にすること6で，利便性が向上すると考えられる．
5謝辞
1234567

本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 研 費 JP19H01138,

JP20H05706,

JP20H04014,

JP20K11059,

JP22H03699,

JP19K02973, 若手研究 23K17006 の助成を受けて行われている．
11VA)

10(987651234567

図 14: 被験者が在住する地域の実験期間内における平均気温グラフから，神戸市では 7 日間中 5 日間，大阪市では 7 日間
全日についてベースライン期間よりも VA 導入期間の方が平均気温が低くなっていることが分かる．よって，消費電力量の増加は気温の変化による要因があったと考えられる．次に分析期間の短さに関しては，1 週間程度という短期間のデータでは特定の日のみのイベントや在宅時間の増加などが大きく影響を及ぼす可能性があり，これにより本質的な消費電力量の変化を見落すことにつながる．したがって，環境要因を考慮し，分析期間を長くすればより良い結果が得られると考えられる．
また，被験者が限定的であることが課題としてあげられる．
本実験の被験者は研究室のメンバー 3 人のみでありユーザの多様性がほぼないため，ユーザの人数や幅を広げることでまた異なる結果が出ると考えられる．

6. ま と め
本研究では，個人に適応した宅内での省エネ行動を推進可能—8—