DEIM Forum 2017 I7-4

IoT 環境におけるエネルギーライフログ取得モデルの構築と
ピークシフトのための情報提示
田中 雄哉†

西山 誠人†

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: †{tanaka-yuya-tx,nishiyama-masato-vt,kitajima-masaru-vj}@ynu.jp, ††{hondo,tommy}@ynu.ac.jp
あらまし

電力削減が社会的に求められる中，オフィス環境などの業務部門では，電力を消費することで生産活動を行うというトレードオフが存在している．しかし，マイクログリッドのような閉じた系の中で電力をバランスさせることを目的とした場合，電力を削減すべきときもあれば積極的に使用すべきときも存在し，状況に応じて電力の使い方を変えることが望ましい．そこで本研究では，近年普及の進む IoT 技術をオフィス環境に導入し，電力使用に関す
るライフログを取得可能とする．また，状況をキーとした電力検索が可能な DB を構築し，実装環境において有用な
ピークシフト方法を提示することで，本システムの有用性を述べる．
キーワード IoT，エネルギーライフログ，センサデータベース，状況別電力可視化1.

䝇䝬䞊䝖䜾䝸䝑䝗

はじめに஦ᴗᡤ*䛾䝬䜲䜽䝻䜾䝸䝑䝗 䠄*఍♫䠈ᙺᡤ䠈Ꮫᰯ䠈⑓㝔䠈ᕤሙ䠈㎰ሙ䛺䛹䠅

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給不足をきっかけに，社会的な電力削減要求が高まっている．
国内のエネルギー消費の内，業務部門は全体の約 5 分の 1 を占

㟂せめており，ここ 30 年で約 2.4 倍に増加している．また，業務部
門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ᐙᗞ䛾䝬䜲䜽䝻䜾䝸䝑䝗ኴ㝧ග䝟䝛䝹

౪⤥

㏦㟁⥙

㟁ຊ౪⤥ඖ

⵳㟁ụ

㏦㟁⥙
㏦㟁⥙

などのオフィス環境であり，これらの分野における電力削減が必要とされている [1]．さらに，震災以降は原子力発電の停止に伴い電力の需要と供給のマッチングを行う重要性が高まってい඘㟁⤥㟁ᐙᗞ䛾䝬䜲䜽䝻䜾䝸䝑䝗る．このため，太陽光発電などの再生可能エネルギーと，発電ᐙᗞ䛾䝬䜲䜽䝻䜾䝸䝑䝗

電力の変動を吸収するバッテリーの導入が拡大している．
そこで我々は，閉じた系の中で太陽光パネルとバッテリーを

図 1 提案するマイクログリッド概略

導入することで建物の需要電力と太陽光パネルによる供給電力的に検討することができる．本稿では，本システムの適用事例

をバランスさせ，電力を地産地消することを目的としたマイクとして，ピーク時間帯に行われていた仕事を仮に別の時間帯にログリッドを提案する（図 1）．しかし，オフィスにおける需行ったときにどれだけピークシフト可能か，また再生可能エネ

要電力はユーザの活動状況によって変動し，また太陽光パネル

ルギーをどれだけ使用できたかを定量的に導出する．

による発電電力も天候などの状況によって日々変動する．つまり，需要電力と供給電力の両者をバランスさせるには，「そこだ
け，その時だけ」のデータを詳細に分析する必要がある．

2.

研究背景

2. 1

関連研究

一方で，センサの小型化・高機能化により IoT 環境が普及し

過去 30 年の日本のエネルギー消費を振り返ると，家庭部門，

つつある [2]．これにより，実世界における様々な状況をデータ

業務部門，運輸部門におけるエネルギー消費は生産活動の向上として容易に取得できるようになった．また，ストレージデバに伴い増加しており，これらの部門におけるエネルギー削減対イスの大容量化・低価格化が進み，IoT 環境において発生する策が取られている [1]．

大量のデータをすべて蓄積することが可能になった．

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

そこで本研究では，IoT 技術によって取得できる現実世界のることで省エネルギー化を図る HEMS（Home Energy Man-

状況を消費電力と紐づけて蓄積することで，マイクログリッド

agement System）と，それと連携した消費電力の可視化が注における需要電力を，ユーザの活動状況に基づいて提示可能な目されている [3]．例えば，Nakamura ら [4] は「ヒトによる省システムを構築する．これにより，電力管理者は需要電力がどエネ」を重視し，彼らが提案するホームネットワークシステムのような状況下で消費された電力なのか分析可能となり，電力

CS27-HNS を用いて消費電力の可視化を行い，利用者の自発的の地産地消のためにどのように電力消費を行うべきかを具体な省エネを支援する研究を行っている．

業務部門においても電力の可視化は効果的で，BEMS の導入

ごとに IC カードをリーダにかざすような社会が形成されていによって電力データの取得・分析を行い，適切な電力消費方法をる．これにより，ユーザの行動ログが容易に取得可能になった．

提示するサービスを多くの企業が提供しているほか [5]，BEMS（ b ） 情報家電との連携を想定した消費電力の可視化に関する研究が行われIoT 技術の発展により，インターネット接続可能な電化製品ている．松山 [6] は電力ネットワークと情報ネットワークの統の普及が進んでいる．これにより電化製品が自身の状態や周辺合による「エネルギーの情報化」を提唱し，家庭やオフィスとの状況を感知し，データとして取得することが可能になった．

いった小さな電力網における電力マネジメントの重要性を述べ（ c ） Beaconている．江崎ら [7] は「東大グリーン ICT プロジェクト」を立近年，簡易な屋内位置測位技術シーズとして，Bluetooth Low

ち上げ，東京大学工学部 2 号棟をフィールドとした電力使用状

Energy（BLE）の技術を応用した Beacon が注目を集めてい況の可視化に関する実証実験を行い，30%以上の効果を上げてる．Beacon は設定された時間間隔・電波強度で，設定されたいる．Kamilaris ら [8] は，シンガポール大学のビル 1 棟にお識別用の ID を省電力に送信し続けるもので，受信側は，このける ICT 機器を調査し，機器ごとに有効な節電マニュアルを電波を受信した際に得られる識別用 ID と電波強度を用いるこ

作成することで，年間あたりに削減可能な消費電力量を推定しとで Beacon との相対的な距離測位を行うことができる．

た．彼らは人による節電と機器の使用状況ごとに適切な電力削2. 3減手法を用いることの重要さを強調している．Tham ら [9] は

マイクログリッド内で電力の地産地消を達成するために，電シンガポール国立大学内の居住エリアにおいて，居住者に電力力管理者は需要電力と供給電力それぞれに対して詳細な分析・の賢い使い方を提示し，インセンティブを与えることで省エネ検討を行う必要がある．例えば建物の需要電力を分析し太陽光を促進する実証実験を行った．また BEMS との連携の 1 つと

パネルをどれだけ導入すればよいのかといった検討をしたり，して，センサから得られた情報をもとに適切な電力削減を自動

今日の天気での発電電力を分析しどのように電力消費を行えば制御する研究も行われている．Conte [10] らはユーザの在室状

よいのかといった検討をしたりする必要がある．特に需要電力

本研究の問題設定

況に応じた空調システムの最適制御を目的として，iBeacon とに着目すると，建物の需要電力は電化製品 1 つ 1 つのようなミスマートフォンを用いてユーザの在室検知を行った．Choi [11]クロな電力の集約値であり，需要電力分析には，ミクロからマらは，オフィス環境において利用者が不在時の PC，モニター，

クロまで様々な単位で集約し，電力変動を確認できる必要があ

照明の電源を，Beacon とスマートフォンによる簡易な位置測る．またこのようなミクロな消費電力がどのような状況下で消位によって自動制御する実証実験を行った．

費されたのかを確認でき，地産地消のためにどのように電力消運輸部門では，省エネ実現の媒体として電気自動車（EV）が存在する．EV は移動手段としての役割のほかにバッテリーとしての役割も持ち，非走行時にバッテリーに充電した電力を供給する V2X 技術が期待を集めている．Kempton ら [12] はV2G をアメリカの電力市場に投入した際の効果と利益について検証を行った．Brush ら [13] は，15 家庭分の実車 EV を用いた家庭内の電力ピークシフトのシミュレーションを行い，月平均$13.58 の電気代が節約可能であることを示した．

費を行うべきかを具体的に検討できる必要がある．以上から，
本研究で解決すべき課題を次の 2 点と定める．

•

電化製品単位のミクロな電力データを管理し，電力需要の変動を提示できる•

状況に基づく電力の検索から，需給バランスのための適切な電力消費行動を検討できる
そこで本研究では，5W1H によって定義した電力使用時の状況を IoT 技術によって取得し蓄積することで，電力使用時の状

また近年では，地域内で電力を融通するマイクログリッドの況別に消費電力を評価・定量化できるシステムの構築を行う．

研究や実証実験が盛んに行われている．Jain ら [15] は，ユー

これにより，電力使用時の状況を考慮した消費電力の可視化や，

ザの 1 日の電化製品利用スケジュールを用いて発電機稼働時

日ごと，場所ごとによって異なるそこだけの適切な電力消費行間の最適化を行い，発電コストを最小化するシミュレーション動の提案を可能とする．

を行った．中川ら [16] は，電力変換を極力減らした「スマート3.

エネルギーライフログ取得モデルの設計

効率の向上をシミュレーションで確認した．Tushar ら [17] や

3. 1

エネルギーライフログ取得モデルの概要

Arikan ら [18] は，再生可能エネルギーも含めた電力網におい

2. 3 節で設定した課題に対し，本研究では以下のような手法

PV&EV システム」を提案し，岡山県立大学を例に電力使用て，EV・PHEV の充放電スケジューリングによって発電所かで解決を試みる．

らの供給電力量を少なくするシミュレーションを実データセッ（ 1 ） 電力使用時の状況を 5W1H を用いて定義する

トを用いて行った．

（ 2 ） IoT 技術によって電力使用時の状況を取得する

2. 2

技術シーズ

本節では，本研究で用いる技術シーズと，各技術シーズに（ 3 ） 電力使用時の状況をキーとした検索が可能なデータベースを構築し，電力使用時の状況を蓄積する

よって取得可能となった実世界の状況について述べる．

（ 4 ） 電力使用時の状況を考慮した消費電力可視化を行う（ a ） RFID

上記を実現する一連のモデルを，エネルギーライフログ取得

公共交通機関をはじめとし，IC カードを用いることで様々なサービスを受けられるようになり，ユーザは何らかのイベント

モデルと呼ぶ．
なお電力使用時の状況を考慮した検索を行うためには，各状

況ログは時点で紐づけて検索できる必要がある．本研究では最も単純な方法として，時間粒度を正規化間隔 τ で揃えて各状況

Where

ログを蓄積する方法を取る．

ड़‫ۊ‬઴

電力使用時の状況の定義

図 2 はあるオフィスユーザ A の 1 日の電力消費行動の変化である．まず，ユーザ A は 9 時に出勤し，照明と PC の電源を入

13:00

18:00

15:00

ࣙ෾͹ੰͲ ஫ৱͶ ճ٠࣪Ͳ
ߨ͚ͪΌ
ճ٠
ชॽࡠ੔
֐ड़
Why

ుྙ

3. 2

12:00

9:00

When

ࣙ෾͹ੰͲ
֋൅‫ۂ‬ແ

‫୒ؾ‬

൅ు
൅
ు

れ自分のデスク前で文書作成という仕事を行った．また太陽が昇り始め，太陽光パネルが発電を始めた．12 時になるとお昼休
みのため，ユーザ A はオフィス外へ出て昼食を取り，13 時に

How
ল໎1

ল໎1
PC1

PC1
ϕϫζΥέν1

What

は仕事に戻り会議室でプロジェクタを使って会議を行った．会

Who
ϤʖδA

議は 15 時に終了し，また天候が崩れてきたため，太陽光パネ

ϤʖδA

ϤʖδA
A͹υηέ

A͹υηέ

ルは発電をしなくなった．15 時からはユーザ A は自分のデスクに戻り，開発業務を行った．この仕事は，午前中の文書作成

図 2 あるオフィスユーザ A の 1 日の電力消費行動の変化に比べ PC への負荷が大きいため，消費電力が大きくなっていtŚĞŶ

る．またこのとき，電力供給元の供給実績はピークを迎えていtŚŽた．そして 18 時になるとユーザ A は仕事を終えたため，照明と PC を OFF にして帰宅した．

tŚǇ

このような電力消費行動は，図中に示すように「いつ（When），

tŚĂƚ

誰が（Who），どの電化製品を（What），どのように（How），
どこで（Where），どのような意図・目的で使用したか（Why）」の 5W1H によって表すことができる．そこで本研究における

tŚĞƌĞ

,Žǁ

5W1H を上記のように定義し，これらを IoT 技術によって取得することで電力使用時の状況とする．
」またこのようにして取得した状況をエネルギーライフログと呼ぶ．

3. 3

状況取得モデル図 3 5W1H の組み合わせ場合は発生したユーザの意図・目的の中から任意の代表値を求
め，時点 t(k) におけるユーザの意図・目的とする．なお本稿で

3. 2 節で定義した 5W1H は各要素の組み合わせによって様々は単純に，正規化間隔 τ の中で最初に検知された状態を代表値

な意味を表わす．例えば Who と Why の組み合わせ で「人とした．

の意図・目的」を表し， Where と Why の組み合わせ で「場（ b ） 情報家電所の利用目的」を表す．このような各要素の組み合わせを図 3

本研究では，情報家電自身が出力する動作状態データを用いに示す．ただし，When に関しては他の要素とは関係なく絶対て，「いつ（When），何が（What），どのように動作している的に存在する要素なため，独立に存在する．これらの組み合わか（How）」という電化製品の動作状態を取得する．同様に正せの内，RFID によって Who と Why の組み合わせ を，情規化間隔 τ への正規化の中で複数の動作状態 c(A) が発生する

報家電によって What と How の組み合わせ を，Beacon に場合があるが，任意の代表値を求め，その状態を時点 t(k) にお

よって Who と What の組み合わせ

ける電化製品の動作状況とする．なお本稿では単純に，正規化と Who と Where の組み合わせ を取得できるようになった．以下に，技術シーズ

間隔 τ の中で最初に検知された状態を代表値とした．

を基に取得する状況について詳述する．また定式化に用いる文（ c ） Beacon

字式を表 1 に示す．

Beacon が発する電波をレシーバが受信したというイベント（ a ） RFID

によって

Timestamp，Beacon 識別子，レシーバ識別子，電ユーザが RFID タグを RFID リーダにかざすというイベン

波強度

を 1 レコードとした，「いつ，どの Beacon から発さトによって Timestamp，RFID タグ識別子，RFID リーダ識れた電波が，どのレシーバによって，どのくらいの電波強度で別子 を 1 レコードとした，「いつ，どのタグが，どのリーダに受信されたか」というデータが得られる．本研究では，このよって読み込まれたか」というデータが得られる．本研究では，データから「いつ（When），誰が（Who），どの電化製品を使

このデータから「いつ（When），誰が（Who），どのような意用しているか（What）」という電化製品の利用状態と，「いつ

図・目的を持っているか（Why）」という情報取得を行う．その（When），誰が（Who），どこにいるか（Where）」というユー

ため，RFID タグとユーザ（Who）の関係，RFID リーダと意

ザの場所を取得する．そのため，Beacon とユーザ（Who）の図・目的（Why）の関係を事前に DB 上に定義しておくことで，関係，レシーバと電化製品（What）の関係，レシーバと場所

ユーザがどの意図・目的を持っているかを取得可能とした．ま（Where）の関係を事前に DB 上に定義しておくことで，どのた，この情報を正規化間隔 τ で正規化を行い，データベース蓄

ユーザが身に着けた Beacon からどの電化製品や場所のレシー

積する．取得したデータ中では正規化間隔 τ の中でユーザ u(i)バによって受信されたかを識別可能とした．このデータから，の意図・目的 cU (j) が変化し，複数発生する場合がある．その

各状況の取得を行う．
まずは，電化製品利用状態を検出することを考える．図 4 に電化製品利用状況推定モデルを示す．ここでは，時点 t(k) か‫ݐ‬ሺ௞ିଵሻ

ͤ୰䛾ᩘ್䛿㟁໬〇ရሺଵሻ
䛻䜘䛳䛶ィ 䛥䜜䛯㟁Ἴᙉᗘら t(k+1) の間ユーザ u(1) は電化製品 a(1) を利用しており，時

⌧ᐇୡ⏺䛾
≧ែ

点 t(k+1) から t(k+2) に間には利用しておらず，これらの状況を検出する．ユーザ u(1) は小型の Beacon b(1) を装着しており，ĞĂĐŽŶ
ܾሺଵሻ䛛䜙䛾 䞉䞉䞉㏦ಙ㟁Ἴ

Beacon b(1) は，設定された電波送信間隔 τbs で電波を送信し続けている．また情報家電である電化製品 a(1) はこの Beaconから発する電波を受信することができ，設定された受信動作間
隔 τbr で Beacon からの電波の受信動作を行っている．Beaconb(1) が発する電波は，ユーザと電化製品の位置関係や周囲の電波環境などにより，電化製品 a(1) によって受信されたりされな͗ 㟁Ἴཷಙ͗ 㟁Ἴᮍཷಙ
‫ݐ‬ሺ௞ାଵሻ͗ ĞĂĐŽŶ䛛䜙䛾㏦ಙ㟁Ἴ‫ݐ‬ሺ௞ሻ͗౑⏝୰͗ ᮍ౑⏝‫ݐ‬ሺ௞ାଶሻ

͗ཷ⌮
͗ ᮍཷ⌮

㟁໬〇ရ: ሺଵሻ䝴䞊䝄͗ሺଵሻ

ĞĂĐŽŶ: ሺଵሻ䝴䞊䝄‫ݑ‬ሺଵሻ㟁໬〇ရܽሺଵሻ౑⏝୰䝴䞊䝄‫ݑ‬ሺଵሻ㟁໬〇ရܽሺଵሻ 未౑⏝

߬௕௦
䞉䞉䞉

䞉䞉䞉

㟁໬〇ရ
䞉䞉䞉
Ͳϴϯ 䞉䞉䞉 Ͳϵϭ Ͳϵϯ ͲϵϱͲϵϬ Ͳϴϳ
ܽሺଵሻ䛻䜘䜛 䞉䞉䞉߬௕௥㟁Ἴཷಙ䝻䜾
㜈್‫ݏ‬ோௌௌூ
䞉䞉䞉
䞉䞉䞉
ͲϵϬ
以上の 䞉䞉䞉
KhEd;Ϳхс‫ݏ‬௖௢௨௡௧ KhEd;Ϳф‫ݏ‬௖௢௨௡௧
㟁Ἴཷಙ䝻䜾
⏕ᡂ䛥䜜䛯 䞉䞉䞉
ʏ

≧ἣ䝻䜾

䞉䞉䞉

䞉䞉䞉

䞉䞉䞉

䞉䞉䞉

かったりする．電波を受信できたときは電波強度が計測され，
図 4 Beacon を用いた電化製品利用状況推定モデル

この電波強度が強ければユーザと電化製品間の距離は近いことを表す．そこで電波強度に関する閾値 sRSSI を設け，この閾値索するときには，まずユーザの意図・目的ログからユーザ A が以上の電波強度であれば電化製品 a(1) はその電波を受理する．

会議中であるという状況の時点（黒破線）を検索し，次に時点

しかしこのような電波強度の強い電波は，電化製品近くで実際をキーにして電化製品使用ログからユーザ A が会議をしていに利用しているときもあれば，近くを通りかかっただけの場合た時点で使用していた電化製品（赤破線）を検索する．最後にもある．そこで電波受理回数に関する閾値 scount を設け，この電力ログから時点と電化製品をキーにして消費電力を求め（青閾値以上電波が受理されていれば，電化製品を利用していたと破線）積算することで，ユーザ A が会議という仕事で消費した判断する．すなわち時点 t(k) においてユーザ u(i) が利用してい電力を計算することができる．

た電化製品 a(u(i) ,t(k) ) は以下のように検出する．

a(u(i) ,t(k) ) = {a(m) |N(b(i) ,m) (t(k) → t(k+1) ) >= scount }次に，ユーザの場所を識別することを考える．基本的には図4 の電化製品利用状況推定モデルの流れと同様であるが，最終的に受理された電波から時点 t(k) においてユーザ u(i) がいた場
所 l(u(i) ,t(k) ) は以下のように識別する．
∀p4.

エネルギーライフログ取得モデルの実装

4. 1

実装環境

エネルギーライフログ取得モデルの実装を行った環境について説明する．この環境は広さ 160m2 ほどの 1 室で，情報工学に関する研究活動を行うオフィス空間である．実装環境における電化製品の一覧を表 2 に示す．また以下に実装環境の概要を示す．

l(u(i) ,t(k) ) = {l(o) | N(b(i) ,r(o) ) (t(k) → t(k+1) )•利用者数：16 名> N(b ,r ) (t(k) → t(k+1) ) >== scount }(i) (p)•

電化製品数：49 個•

各利用者が個人デスク（研究用の PC や付属機器が備え

つまり，Beacon b(i) が発する電波を閾値 scount 回以上受理し付けられている）を所有た全てのレシーバ r(o) の内，電波受理数が最大の r(o) をユーザ•

週 2 回全体ミーティングが行われるの場所 l( o) として識別する．これは，ある時点においてユーザ•

不定期にプロジェクトチームごとにローカルミーティン

が複数の電化製品を同時に利用することは可能だが，複数の場
所には存在できないことによる違いである．

グが行われる

4. 2

状況取得モデルの実装

状況をキーとした電力検索のためのデータベース設計

本節では，3. 3 節で述べた状況取得モデルの実装に実際に用

本節では，3. 2 節で定義したエネルギーライフログを蓄積し，いた機器と実装方法について述べる．表 3 に実装に使用した機電力使用時の状況に基づく電力検索が可能なデータベースにつ器の一覧を，図 6 に実装環境内の実装例を示す．また取得した

いて説明する．

ログを蓄積する際の正規化間隔は τ = 60s とした．

3. 4

図 2 の具体例に基づくインスタンス図を図 5 に示す．灰色で電力ログ示すエンティティは正規化された絶対時間を表し，赤で示すエ

消費電力データの取得には，富士通コンポーネント社製のスンティティは電化製品の消費電力ログを表している．水色で示

マートタップを用いた．このスマートタップでは，1W，1 秒

すエンティティは，実装環境内で検知したい現実世界の状態を単位で電力データが取得可能である．また，空調，照明，換気

列挙した静的な状態を表している．緑，橙，青で示すエンティ

扇に関してはスマートタップによる電力取得ができないため，

ティは，各状態と絶対時間のリレーションシップで形成され，タッチパネルによる手動入力によって ON/OFF 操作を取得し，それぞれ RFID，情報家電，Beacon によって取得したエネル

事前に計測した消費電力を用いて電力データの蓄積を行った．

ギーライフログを表している．このインスタンス図において例

RFID

えばユーザ A が会議という仕事において使用した消費電力を検使用する IC カードにはユーザが普段から使用している

表 1 各文字式の説明
文字

説明

τ

エネルギーライフログの正規化間隔．

t(k) ∈ T

正規化間隔 τ で正規化された時点集合．When を表す．

u(i) ∈ U

ユーザの集合．Who を表す．

a(m) ∈ A

電化製品の集合．What を表す．

cA(n) ∈ CA

電化製品の動作状態の集合．How を表す．

cU (j) ∈ CU

意図・目的の集合．Why を表す．

l(o) ∈ L

場所の集合．Where を表す．

b(i)ユーザ u(i) が身に着けている Beacon．

r(o)場所 l(o) に取り付けられている Beacon からの電波を受信するためのレシーバ．

τbs

Beacon の電波送信間隔．

τbrBeacon の電波受信動作間隔．

sRSSI

Beacon から受信した電波の電波強度に関する閾値．

scountBeacon から受信した電波の受理回数に関する閾値．

N(b(i) ,m) (t(k) → t(k+1) )時点 t(k) から t(k+1) の間に電化製品 a(m) が Beaconb(i) から受理した電波数．

N(b(i) ,r(o) ) (t(k) → t(k+1) )時点 t(k) から t(k+1) の間にレシーバ r(o) が Beaconb(i) から受理した電波数．

a(u(i) ,t(k) )時点 t(k) にユーザ u(i) が使用している電化製品群

l(u(i) ,t(k) )時点 t(k) にユーザ u(i) がいる場所

㟁໬〇ရ 㻭㻌㻔㼃㼔㼍㼠㻕ሙᡤ㻌㻸㻌㻔㼃㼔㼑㼞㼑㻕
䞉䞉䞉

㻼㻯㻝

䞉䞉䞉
㻭䛾
㻮䛾
䝕䝇䜽๓ 䝕䝇䜽๓ ఍㆟ᐊ 䜸䝣䜱䝇እ↷᫂㻝 䝥䝻䝆䜵䜽䝍㻝䝴䞊䝄㻌㼁㻌㻔㼃㼔㼛㻕ពᅗ䞉┠ⓗ 㻯㼁 㻔㼃㼔㼥㻕䞉䞉䞉䝴䞊䝄㻭 䝴䞊䝄㻮㏻ᖖᴗົ ఍㆟

䞉䞉䞉
໅ົእ

䞉䞉䞉
㻼㻯㻝㻘
㻻㻺

㻼㻯㻝㻘
䝇䝸䞊䝥

㻼㻯㻝㻘
㻻㻲㻲

↷᫂㻝㻘
㻻㻺

↷᫂㻝㻘 䝥䝻䝆䜵䜽䝍㻝㻘 䝥䝻䝆䜵䜽䝍㻝㻘
㻻㻲㻲
㻻㻺
㻻㻲㻲

㟁໬〇ရ䛾ືస≧ែ㻌㻿㻭 㻔㼃㼔㼍㼠㻌㻗㻌㻴㼛㼣㻕
䞉䞉䞉
䝴䞊䝄㻭㻘
䝴䞊䝄㻭㻘
㻭䛾䝕䝇䜽๓ ఍㆟ᐊ䝴䞊䝄㻭㻘 䝴䞊䝄㻮㻘 䝴䞊䝄㻮㻘䜸䝣䜱䝇እ 㻮䛾䝕䝇䜽๓ ఍㆟ᐊ

䝴䞊䝄㻮㻘
䜸䝣䜱䝇እ

䝴䞊䝄䛾ሙᡤ㻌㻿㻸㻌㻔㼃㼔㼛㻌㻗㻌㼃㼔㼑㼞㼑㻕

䞉䞉䞉
䞉䞉䞉
䝴䞊䝄㻭㻘
㻼㻯㻝

䝴䞊䝄㻭㻘
䝴䞊䝄㻭㻘 䝴䞊䝄㻮㻘↷᫂㻝 䝥䝻䝆䜵䜽䝍㻝 㻼㻯㻝

䝴䞊䝄㻭㻘
໅ົ୰

䝴䞊䝄㻮㻘 䝴䞊䝄㻮㻘↷᫂㻝 䝥䝻䝆䜵䜽䝍㻝䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϬϴ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕໅ົእ

ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϬϵ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕㏻ᖖᴗົ䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϭ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕㏻ᖖᴗົ

ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϮ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕໅ົእ

䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϮ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕ᴗົእ

ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϯ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕఍㆟

䝴䞊䝄㻭㻘
໅ົእ

䝴䞊䝄㻮㻘
໅ົ୰

䞉䞉䞉
ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϰ͗ϱϵ͗ϬϬ͕ ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϱ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕఍㆟䝴䞊䝄͕㏻ᖖᴗົ䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϳ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕㏻ᖖᴗົ

ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϴ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕໅ົእ

䝴䞊䝄䛾ពᅗ䞉┠ⓗ䛻㛵䛩䜛≧ἣyh;tŚĞŶнtŚŽнtŚǇͿ;ĂͿZ&/䛻䜘䛳䛶ྲྀᚓ䛧䛯䝕䞊䝍䛛䜙⏕ᡂ

䞉䞉䞉

䞉䞉䞉
ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϬϴ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕䜸䝣䜱䝇እϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϬϵ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕䛾䝕䝇䜽๓䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϭ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕䛾䝕䝇䜽๓ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϮ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕䜸䝣䜱䝇እ䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϮ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕䜸䝣䜱䝇እϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϯ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕఍㆟ᐊ䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϰ͗ϱϵ͗ϬϬ͕ ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϱ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕఍㆟ᐊ䝴䞊䝄͕䛾䝕䝇䜽๓䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϳ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕䛾䝕䝇䜽๓ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϴ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕䜸䝣䜱䝇እ䝴䞊䝄䛾ሙᡤ䛻㛵䛩䜛≧ἣy>;tŚĞŶнtŚŽнtŚĞƌĞͿ;ĐͿĞĂĐŽŶ䛻䜘䛳䛶ྲྀᚓ䛧䛯䝕䞊䝍䛛䜙⏕ᡂ

䞉䞉䞉

䞉䞉䞉
ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϬϵ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕W䞉䞉䞉䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϱ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕W䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϬϵ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕↷᫂䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϭ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕W

ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϱ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕↷᫂䞉䞉䞉䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϳ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕W䞉䞉䞉䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϭ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕↷᫂䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϳ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕↷᫂䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϯ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕䝥䝻䝆䜵䜽䝍䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϰ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝴䞊䝄͕䝥䝻䝆䜵䜽䝍㟁໬〇ရ䛾౑⏝≧ἣyh ;tŚĞŶнtŚŽнtŚĂƚͿ;ĐͿďĞĂĐŽŶ䛻䜘䛳䛶ྲྀᚓ䛧䛯䝕䞊䝍䛛䜙⏕ᡂ

䞉䞉䞉

䞉䞉䞉
ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϬϴ͗ϱϵ͗ϬϬ͕
W͕K&&

ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϬϵ͗ϬϬ͗ϬϬ͕
W͕KEϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϬϴ͗ϱϵ͗ϬϬ͕↷͕᫂K&&

ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϬϵ͗ϬϬ͗ϬϬ͕
↷͕᫂KEϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϬϴ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝥䝻䝆䜵䜽䝍͕K&&

ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϬϵ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝥䝻䝆䜵䜽䝍͕KE

䞉䞉䞉

䞉䞉䞉

ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϭ͗ϱϵ͗ϬϬ͕
W͕KEϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϮ͗ϬϬ͗ϬϬ͕
W͕KEϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϭ͗ϱϵ͗ϬϬ͕↷͕᫂KEϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϮ͗ϬϬ͗ϬϬ͕
↷͕᫂KE

䞉䞉䞉

䞉䞉䞉

䞉䞉䞉
ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϮ͗ϱϵ͗ϬϬ͕
W͕KEϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϯ͗ϬϬ͗ϬϬ͕
W͕KEϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϮ͗ϱϵ͗ϬϬ͕↷͕᫂KEϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϯ͗ϬϬ͗ϬϬ͕
↷͕᫂KE䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϮ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝥䝻䝆䜵䜽䝍͕K&&

ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϮ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝥䝻䝆䜵䜽䝍͕K&&

ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϯ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝥䝻䝆䜵䜽䝍͕KE䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϳ͗ϱϵ͗ϬϬ͕
W͕KEϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϴ͗ϬϬ͗ϬϬ͕
W͕KEϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϳ͗ϱϵ͗ϬϬ͕↷͕᫂KEϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϴ͗ϬϬ͗ϬϬ͕
↷͕᫂KE䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϰ͗ϱϵ͗ϬϬ͕ ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϱ͗ϬϬ͗ϬϬ͕
↷͕᫂KE↷͕᫂KE䞉䞉䞉䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϭ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝥䝻䝆䜵䜽䝍͕KE䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϰ͗ϱϵ͗ϬϬ͕ ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϱ͗ϬϬ͗ϬϬ͕
W͕KE
W͕KE

䞉䞉䞉

䞉䞉䞉

䞉䞉䞉

䞉䞉䞉

ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϰ͗ϱϵ͗ϬϬ͕ ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϱ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝥䝻䝆䜵䜽䝍͕KE
䝥䝻䝆䜵䜽䝍͕K&&䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϳ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝥䝻䝆䜵䜽䝍͕K&&

ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϴ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝥䝻䝆䜵䜽䝍͕K&&

ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϳ͗ϱϵ͗ϬϬϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϴ͗ϬϬ͗ϬϬϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϳ͗ϱϵ͗ϬϬ͕W͕ϭϴϯtϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϴ͗ϬϬ͗ϬϬ͕
W͕ϯtϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϳ͗ϱϵ͗ϬϬ͕↷͕᫂ϯϮtϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϴ͗ϬϬ͗ϬϬ͕↷͕᫂Ϭt㟁໬〇ရ䛾ືస≧ἣy ;tŚĞŶнtŚĂƚн,ŽǁͿ;ďͿ᝟ሗᐙ㟁䛻䜘䛳䛶ྲྀᚓ䛧䛯䝕䞊䝍䛛䜙⏕ᡂ

䞉䞉䞉

䞉䞉䞉
ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϬϴ͗ϱϵ͗ϬϬ䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϬϵ͗ϬϬ͗ϬϬϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϭ͗ϱϵ͗ϬϬϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϮ͗ϬϬ͗ϬϬϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϭ͗ϱϵ͗ϬϬ͕W͕ϭϱϯtϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϮ͗ϬϬ͗ϬϬ͕
W͕ϭϰϮtϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϭ͗ϱϵ͗ϬϬ͕↷͕᫂ϯϮtϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϮ͗ϬϬ͗ϬϬ͕↷͕᫂ϯϮt䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϮ͗ϱϵ͗ϬϬϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϯ͗ϬϬ͗ϬϬϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϮ͗ϱϵ͗ϬϬ͕W͕ϭϰϬtϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϯ͗ϬϬ͗ϬϬ͕
W͕ϭϰϬtϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϮ͗ϱϵ͗ϬϬ͕↷͕᫂ϯϮtϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϯ͗ϬϬ͗ϬϬ͕↷͕᫂ϯϮt䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϰ͗ϱϵ͗ϬϬ ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϱ͗ϬϬ͗ϬϬ䞉䞉䞉⤯ᑐ᫬㛫d;tŚĞŶͿ䞉䞉䞉䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϬϴ͗ϱϵ͗ϬϬ͕W͕ϯtϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϬϵ͗ϬϬ͗ϬϬ͕
W͕ϭϱϭtϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϬϴ͗ϱϵ͗ϬϬ͕↷͕᫂ϬtϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϬϵ͗ϬϬ͗ϬϬ͕↷͕᫂ϯϮtϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϬϴ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝥䝻䝆䜵䜽䝍͕ϰtϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϬϵ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝥䝻䝆䜵䜽䝍͕ϯϬϮt

䞉䞉䞉

䞉䞉䞉

䞉䞉䞉

䞉䞉䞉

䞉䞉䞉

䞉䞉䞉
ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϭ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝥䝻䝆䜵䜽䝍͕ϯϬϯt䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϮ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝥䝻䝆䜵䜽䝍͕ϱt䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϰ͗ϱϵ͗ϬϬ͕ ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϱ͗ϬϬ͗ϬϬ͕
W͕ϭϰϭtW͕ϭϴϱt䞉䞉䞉䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϮ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝥䝻䝆䜵䜽䝍͕ϱt

䞉䞉䞉

䞉䞉䞉
ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϰ͗ϱϵ͗ϬϬ͕ ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϱ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝥䝻䝆䜵䜽䝍͕ϯϬϯt䝥䝻䝆䜵䜽䝍͕ϰt㟁໬〇ရ䛾㟁ຊ䝻䜾 W

図5

䞉䞉䞉

䞉䞉䞉
ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϰ͗ϱϵ͗ϬϬ͕ ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϱ͗ϬϬ͗ϬϬ͕↷͕᫂ϯϮt↷͕᫂ϯϮt䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϯ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝥䝻䝆䜵䜽䝍͕ϯϬϯt

䝴䞊䝄㻮㻘
఍㆟

䝴䞊䝄䛾ពᅗ䞉┠ⓗ㻌㻿㼁㻌㻔㼃㼔㼛㻌㻗㻌㼃㼔㼥㻕㟁໬〇ရ䛾౑⏝≧ែ㻌㻿㼁㻭 㻔㼃㼔㼛㻌㻗㻌㼃㼔㼍㼠㻕

䞉䞉䞉

䝴䞊䝄㻭㻘
఍㆟

具体例に基づくインスタンス図䞉䞉䞉ϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϳ͗ϱϵ͗ϬϬ͕䝥䝻䝆䜵䜽䝍͕ϰtϮϬϭϲͬϭϮͬϬϭϭϴ͗ϬϬ͗ϬϬ͕䝥䝻䝆䜵䜽䝍͕ϱt

䝴䞊䝄㻮㻘
໅ົእ

表2

実装環境内の電化製品/䜹䞊䝗䝸䞊䝎

分類

電化製品（機種）

個数

換気扇

換気扇（強・弱設定可能，熱交換換気・普 2ヶ所ZĂƐƉďĞƌƌǇWŝ/䜹䞊䝗

通換気設定可能）
サーバ

照明
個人デスク

研究室用サーバ（自作）3台

データベースサーバ（自作）

4台

UPS（OMRON BU75RW）

2台

天井蛍光灯（32W*2 本*3ヶ所）

4個

天井蛍光灯（32W*2 本*5ヶ所）

2個

PC1 台（ 自 作 ），モ ニ タ 2–3 台（I–O

16 個

DATA LCD–MF221XWR など）
電子レンジ（三菱電機ホーム機器 RO–
給湯・調理器具

会議用機器
空調

1台

S21）
冷蔵庫（東芝 GR–R12T）

1台

電気ケトル（t-fal ジャスティン 1.2L）

1台

コーヒーメーカ（メリタ JCM–561）

1台

プロジェクタ（EPSON EMP-1825）

1台

ノート PC（Latitude E6430 など）

6台

エアコン（三洋電機空調

ガスヒートポ

2ヶ所

コ ー ド 付 き 掃 除 機（Panasonic MC-

1台

PA20W）
プリンタ

インクジェットプリンタ（EPSON PX–

ĞĂĐŽŶ

図6 実 装例を用いて Bluetooth 機能を拡張し，照明には Raspberry Pi を外付けすることで電波の受信を可能とした．場所に関しては，各自が所有するデスク 8ヶ所とミーティングを行う際に利用すンプエアコン SGP–SH90J2）
掃除機䝇䝬䞊䝖䝍䝑䝥

るデスク 3ヶ所を対象とした．各ユーザのデスクは PC が据え置きされているため，デスクと PC の対応関係を事前に定義し2台

605F，EPSON LP-V500）ておくことで，各 PC で受信した電波を各デスクが受信した電波として扱った．ミーティング用デスクは，Raspberry Pi を外付けすることで電波の受信を可能とした．

表 3 実装に使用した機器
技術シーズ

機器名

個数

スマートタップ

FX–5204PS [19]7個

IC カード

PASMO や Suica などユーザが普段から 16 枚

5.

評価実験と可視化事例

5. 1

状況推定精度の考察

本節では，Beacon を用いて取得を行ったユーザの電化製品利使用しているもの

IC カードリーダ RC–S380 [20]2個用状況と，ユーザの場所に関する状況について考察を行う．正BeaconMB004Ac [21]10 個

解データは実装環境内にカメラを設置し，1 秒間隔で撮影され

RASPBERRY PI 3 MODEL B [22]7個た画像群を基に目視にて生成した．また状況推定のための各閾

BT–Micro4 [23]8個Bluetooth

PASMO や Suica などを用い，また IC カードを読み取るリー

値には，最も推定精度が良かった sRSSI = −105，scount = 5を代表値として用い，得られた精度について考察を行う．

ダには SONY 社製の IC カードリーダとタブレット端末を用い

まずは，ユーザの電化製品利用状況の推定精度について考察

た．今回取得したユーザの意図・目的は， 通常業務 ， 全体

する．図 7 に電化製品を利用していたか否かの分類結果を表

ミーティング ， ローカルミーティング ， 勤務外 の 4 種類

す，混同行列を示す．これによると，適合率は約 50% と低く，であり，ユーザには入退室のタイミングや各ミーティングの開再現率に関しても約 69% と検出精度としては低い値を示した．

始・終了時に IC カードをかざしてもらい，状況取得を行った．

理由として，各ユーザは名札のような形で体に密接する形で情報家電

Beacon を装着していたため，大部分が水からなる体がシール

PC やサーバなどのインターネット接続可能な電化製品に関ドとなり，特に体の後ろ側に対し電波強度が大きく減衰してししては，自身の動作状態を取得するプログラムを作成し，状況

まったことが挙げられる．このような状況の中で検出精度を上取得を行った．インターネット接続されていない電化製品に関げるため，受理回数の閾値 scount = 5 という低い値が最も精度

しては，タッチパネルによる手動入力によって ON/OFF 操作が良いという結果になった．

を取得し，電化製品の動作状況を取得した．

次に，ユーザの場所に関する状況の推定精度について考察すBeaconる．図 8 にユーザがどこの場所にいたのかを分類した，場所のユーザが身に着ける Beacon には，Aplix 社製の iBeacon を

分類結果を示す．これを見ると，ユーザの場所は正しく推定で用いた．各 Beacon の設定は，電波送信間隔 τbs = 0.1s，出力

きていることを示す赤の斜めのライン上に多く分類されており，電波強度を 0dBm とし，電波を受信するレシーバ側の設定は，結果として約 73% の精度で正しく識別できていた．また黄色

電波受信間隔 τbr = 1s とした．本稿では実装を行う被験者をで示す比較的誤分類が多い場所に関しては，あるデスク前にい8 人とし，また対象とする電化製品は各被験者の利用する PC8

ながらも，物理的に隣りに位置するデスク前にいると誤分類さ台と照明 3 個で実装を行った．各 PC には Bluetooth アダプタ

れているような状況であった．

VB566, 
VB&2817 ࣰࡏ͹ుԿ੣඾ 3RVLWLYH࢘༽য়‫ڱ‬
1HJDWLYH༩଎ͪ͢ుԿ੣඾࢘༽য়‫ڱ‬
3RVLWLYH
1HJDWLYH





ᾘ㈝

図 7 Beacon による電化製品使用状況推定精度

VB566, 
VB&2817 Ϥʖδ$υηέ
Ϥʖδ%υηέ
Ϥʖδ&υηέ
Ϥʖδ'υηέ
Ϥʖδ(υηέॶ৖Ϥʖδ)υηέͪ‫ڋ‬Ϥʖδ*υηέ
͗Ϥʖδ+υηέδʖ๼ଈϝʖτΡϱή༽ϤͶυηέࡏࣰ஦ԟϝʖτΡϱή༽υηέೈଈϝʖτΡϱή༽
υηέ
ఈٝ৖ॶ֐

ਬఈͪ͢Ϥʖδ͗‫ͪڋ‬৖ॶ
༽
༽
༽
ή
ή
ή
ϱ
ϱ
ϱ
έ
έ
έ
έ
έ
έ
έ
έ
Ρ
Ρ
Ρ
η
η
η
η
η
η
η
η
֐
τ
τ
τ
υ
υ
υ
υ
υ
υ
υ
υ
ॶ
ʖ
ʖ
$δ %δ &δ 'δ (δ )δ *δ +δ ʖ
৖
έ
ϝ
έ
ϝ
έ
ϝ
η
ଈ
η
ԟ
η
ଈ
ʖ
ʖ
ʖ
ʖ
ʖ
ʖ
ʖ
ʖ
ఈ
Ϥ Ϥ Ϥ Ϥ Ϥ Ϥ Ϥ Ϥ ๼υ ஦υ ೈυ ٝ                                                                                    





 

              







 
 

෌⏕ྍ⬟䜶䝛䝹䜼䞊䛾Ⓨ㟁䛜ከ䛔᫬㛫ᖏ䛻䛿㟁ຊᾘ㈝䛜ᑡ䛺䛔䝭䞊䝔䜱䞁䜾䛸䛔䛖௙஦䛿㟁ຊᾘ㈝䛜ᑡ䛺䛔䝢䞊䜽᫬㛫ᖏ䛾㟁ຊᾘ㈝䛜ከ䛔Ⓨ㟁ᾘ㈝෌⏕ྍ⬟䜶䝛䝹䜼䞊኱㔞Ⓨ㟁᫬ᾘ㈝㟁ຊ㔞䝢䞊䜽᫬㛫ᖏᾘ㈝㟁ຊ㔞ϭϭ͘ϲ΀ŬtŚ΁ї ϵ͘ϮϮ΀ŬtŚ΁ϰ͘ϴϮ΀ŬtŚ΁ї ϳ͘ϴϯ΀ŬtŚ΁

図 8 Beacon によるユーザの場所分類結果Ⓨ㟁

本手法は，電波強度と電波受信回数のみに着目した最もナイーブな手法であったため，装着方法や環境に合わせた状況推
定アルゴリズムを検討する必要がある．

5. 2

図 9 実装環境全体のある 1 日の状況別電力タイムライン

ピークシフトのための情報提示
ᾘ㈝本節では，取得したエネルギーライフログから実装環境内
において有用なピークシフト方法を示す．また，仮に提示したϭ͘ϵϵŬtŚ኱㔞Ⓨ㟁᫬⥲ᾘ㈝㟁ຊ㔞

ピークシフト行動を行った場合に，どれくらいのピークシフトϬ͘ϲϮŬtŚ

が可能かを定量的に導出する．

ධ䜜᭰䛘

図 9 の上の図は，実装環境内の 1 日の電力タイムラインであ䝢䞊䜽᫬㛫ᖏ⥲ᾘ㈝㟁ຊ㔞

る．棒グラフは 1 時間単位で集約したオフィス全体の消費電力を表しており，灰色はユーザが誰もいないとき，青色は通常業ϯ͘ϯϲŬtŚ
Ⓨ㟁

務中のユーザが 1 人以上いるとき，橙色は全体ミーティングが行われているときの状況で色分けしている．赤の折れ線グラフ
は，実装環境が所属する電力網として東京電力が公開している
供給実績値をプロットしたもので，緑の折れ線グラフは，気温ᾘ㈝や日射量などのオープンデータから推定した，太陽光パネルの኱㔞Ⓨ㟁᫬⥲ᾘ㈝㟁ຊ㔞

発電量をプロットしたものである．このグラフを見ると，東京Ϭ͘ϲϮŬtŚ

ϭ͘ϵϵŬtŚ

電力の供給実績がピークを迎えている 17 時から 20 時には電力消費が多く，午前中の太陽光パネルが大量に発電している 11
時から 13 時には電力消費が少ないことが分かる．また 14 時
から 16 時の時間帯は電力消費が極端に減っており，全体ミー䝢䞊䜽᫬㛫ᖏ⥲ᾘ㈝㟁ຊ㔞ϭ͘ϵϵŬtŚ
Ⓨ㟁

ティングという仕事は電力をあまり使わない仕事であることが分かる．そこで仮に全体ミーティングをピーク時間帯に行い，ピーク時間帯の仕事を午前中に行った場合の電力タイムライン
が図 9 の下のように変化する．このように仕事を行う時間を変更することで，ピーク時間帯の消費電力量を 2.38kW h 削減でき，再生可能エネルギーが大量に発電しているときの消費電力量を 3.01kW h 増やせることが定量的に確認できる．
次に，RFID や Beacon で取得した状況ごとに色分けした電力タイムラインを図 10 の上の図に示す．棒グラフの種類（塗り図 10 実装環境内におけるユーザ別状況別電力タイムライン

つぶし，格子）は RFID で取得した意図・目的の違いを表している．また棒グラフの色と大きさは Beacon によって取得した各ユーザが使用していたと推定した電化製品の消費電力量の 1
時間ごとの集計値を表している．なお同時点において複数人で利用されていた場合には，消費電力量を利用人数で割り，各利用者に均等に分配している．さらに各ユーザの色は青系と赤系

の大きく 2 色に分類されており，各ユーザが所属するプロジェ
クトごとに分けられている．この図を見ると，青系のプロジェ
クトチームは再生可能エネルギーが大量に発電している 10 時から 12 時の時間帯にローカルミーティングを行っている．この仕事は主にホワイトボードを使ったプロジェクト内での議論であるため，電力消費は 0.62kW h と少ない．一方でピーク時間帯に行われている通常業務は，各々がデスクトップ PC を使用
して研究活動を行う仕事であるため，電力消費は 1.99kW h と先ほどのローカルミーティングと比べ多くなっている．そこでこれらの仕事を行う時間を仮に入れ替えた場合が図 10 の下の図である．このように仕事を行う時間を変更することで，ピー
ク時間帯の消費電力量を 1.37kW h 削減でき，再生可能エネル
ギーが大量に発電しているときの消費電力量を 1.37kW h 増やせることが定量的に確認できる．
このように状況と紐づけて電力を提示することで，ピークシ
フトを行うための具体的な行動提案が可能となる．またこのような行動を各ユーザが実行することで，電力の地産地消のための適切な電力消費行動を行うことができる．

6.

まとめと今後の課題

本稿では，IoT 技術を用いて現実世界の状況を取得し，電力と紐づけて蓄積することで，ユーザの活動状況に基づいた電力
可視化が可能なシステムの設計・実装を行った．また本システ
ムの適用事例として，実装環境において有用なピークシフト方法とその効果を定量的に確認し，システムの有用性を確認した．
今後の課題としては，取得する状況ログ精度の向上が挙げられる．また，本稿で提案したシステムの実装・評価はあるオ
フィス環境 1 部屋のみで行われている．そのため，他の環境においても本システムを実装・評価し，汎用性の検証を行う必要がある．
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．
文献[1] 経 済 産 業 省 資 源 エ ネ ル ギ ー 庁,
平 成 27 年 度
エ ネ ル ギ ー に 関 す る 年 次 報 告 (エ ネ ル ギ ー 白 書2016) , http://www.enecho.meti.go.jp/about/whitepaper/
2016pdf/whitepaper2016pdf 2 1.pdf (2017/01/13 アクセス)[2] 総 務 省,
平 成 28 年 度 版 情 報 通 信 白 書 , http://
www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h28/pdf/
index.html （2017/01/13 アクセス）[3] 本藤祐樹, 見える化がもたらす家庭における省エネの可能性―三つの見える化― , 日本エネルギー学会誌, Vol.91, No.7,
pp.563–569, 2012.
[4] M. Nakamura, A. Tanaka, H. Igaki, H. Tamada, K. Matsumoto, Constructing Home Network Systems and Integrated Services Using Legacy Home Appliances and Web
Services , International Journal of Web Services Research,
Vol.5, No.1, pp.81–97, 2008.
[5] 東 京 都 環 境 局,
オ フィス ビ ル の 省 エ ネ・節 電 を 考
え る 〜 節 電 の 先 の ス マ ー ト エ ネ ル ギ ー シ ティへ 〜, http://www.kankyo.metro.tokyo.jp/climate/large scale/
cap and trade/meeting/cat7846.html (2017/01/13 ア ク セス)[6] 松山隆司, エネルギーの情報化とは―背景，目的，基本アイディ
ア，実現手法― , 情報処理, Vol.51, No.8, pp.926–933, 2010.
[7] 江崎浩, 落合秀也, 東大グリーン ICT プロジェクト”, 電子情報通信学会論文誌, Vol.J94-B, No.10, pp.1225–1231, 2011.
[8] A. Kamilaris, D. T. H. Ngan, A. Pantazaras, B. Kalluri, S.
Kondepudi, T. K. Wai, Good Practices in the Use of ICT
Equipment for Electricity Savings at a University Campus ,IEEE Int l Conf. on Green Computing, pp. 1–11, 2014.
[9] C. Tham, C. Zhou, Ambient Sensing-based Incentives for
Behavior Modification in Demand Response , IEEE Int’l
Conf. Smart Grid Communication, pp.193–198, 2013.
[10] G. Conte, M. De Marchi, A. A. Nacci, V. Rana, D. Sciuto,
BlueSentinel: a first approach using iBeacon for an energy eﬃcient occupancy detection system , Proc. 1st ACM
Conf. on Embedded Systems for Energy-Eﬃcient Buildings,
pp.11–19, 2014.
[11] M. Choi, W. Park, I. Lee, Smart Oﬃce Energy Saving
Service Using Bluetooth Low Energy beacons and Smart
Plugs , IEEE Int’l Conf. on Data Science and Data Intensive Systems, Sydney, NSW, pp. 247–251, Dec. 2015.
[12] W. Kempton, J. Tomic, Vehicle-to-grid power fundamentals: Calculating capacity and net revenue , Jounal ofPower Sources, Vol.144, Issue.1, pp.268–279, 2005.
[13] A. J. B. Brush, J. Krumm, S. Gupta, S. Patel, EVHomeShifter: evaluating intelligent techniques for using electricalvehicle batteries to shift when homes draw energy from thegrid , Proc. of the 2015 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing, pp. 1077–
1088, 2015.
[14] B. Jansen, C. Binding, O. Sundstrom, D. Gantenbein, Architecture and Communication of an Electric Vehicle Virtual Power Plant , 1st IEEE Int. Conf. on Smart Grid Communication（SmartGridComm2010）, pp.149–154, 2010.
[15] M. Jain, H. Khadilkar, N. Sengupta, Z. Charbiwala, K.
U. Tennakoon, R. B. H. A. Wahab, L. C. D. Silva, D. P.
Seetharam, Collaborative Energy Conservation in a Microgrid , Proc. of the 1st ACM Conf. on Embedded Systems
for Energy-Eﬃcient Buildings, pp.130–139, 2014.
[16] 中川二彦, 満本祐太, PV と EV を用いた双方向エネルギーシス
テムの評価 , 日本エネルギー学会誌，Vol.93，No.8，pp.716–
724, 2014.
[17] M. H. K. Tushar, C. Assi, M. Maier, M. F. Uddin, Smart
Microgrids: Optimal Joint Scheduling for Electric Vehicles
and Home Appliances , IEEE Trans. on Smart Grid, Vol.5,
No.1, pp.239–250, 2014.
[18] A. Arikan, R. Jin, B. Wang, S. Han, K. Suh, P. Zhang,
Optimal Centralized Renewable Energy Transfer Scheduling for Electrical Vehicles , IEEE Int’l Conf. on Smart Grid
Communications, pp.247–252, 2015.
[19] 富士通コンポーネント スマートコンセント FX–5204PS，http://www.fujitsu.com/jp/group/fcl/products/smart-power-strip/（2017/01/13 アクセス）[20] SONY 非 接 触 IC カ ー ド リ ー ダ ー/ラ イ タ ー PaSoRi RC–S380，https://www.sony.co.jp/Products/felica/
consumer/products/RC-S380.html （2017/01/13 アクセス）R 汎用型 MB004 Ac，http://www.aplix.co.jp/[21] Aplix MyBeacon⃝
product/mybeacon/mb004ac/（2017/01/13 アクセス）[22] Rapberry Pi RASPBERRY PI 3 MODEL B，https://www.raspberrypi.org/products/raspberry-pi-3-model-b/(2017/02/09 アクセス)[23] プ ラ ネック ス コ ミュニ ケ ー ション ズ BT–Micro4，http://
www.planex.co.jp/products/bt-micro4/（2017/01/13 アクセス）